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sklearn.preprocessing OneHotEncoder——仅仅是数值型字段才可以，如果是字符类型字段则不能直接搞定

>>> from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder >>> enc = OneHotEncoder() >>> enc.fit([[0, 0, 3], [1, 1, 0], [0, 2, 1], [1, 0, 2]]) >>> enc.n_values_ array([2, 3, 4]) >>> enc.feature_indices_ array([0, 2, 5…

对one hot 编码的理解，sklearn. preprocessing.OneHotEncoder()如何进行fit()的？

查阅了很多资料,逐渐知道了one hot 的编码,但是始终没理解sklearn. preprocessing.OneHotEncoder()如何进行fit()的?自己琢磨了一下,后来终于明白是怎么回事了. 先看one hot 的编码的理解:引用至:https://blog.csdn.net/wy250229163/article/details/52983760 网上关于One-hot编码的例子都来自于同一个例子,而且结果来的太抖了.查了半天,终于给搞清楚这个独热编码是怎么回事了,其实挺简单的,…

sql：将字符类型字段转换成数字并排序

使用cast 函数可以把字符类型字段(数学形式)转换为数字 比如 AND m.nfrc_meeting_no=? ORDER BY cast(m.BOOTH AS INT) ASC "; 结果:(m.BOOTH)是展位号 假如直接使用 AND m.nfrc_meeting_no=? ORDER BY m.BOOTH ASC "; 会出现 10 5 51 60 这种顺序,因为是按字符串排序…

sklearn preprocessing 数据预处理（OneHotEncoder）

1. one hot encoder sklearn.preprocessing.OneHotEncoder one hot encoder 不仅对 label 可以进行编码,还可对 categorical feature 进行编码: >>> from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder >>> enc = OneHotEncoder() >>> enc.fit([[0, 0, 3], [1, 1, 0…

EtherType ：以太网类型字段及值

Ethernet II即DIX 2.0:Xerox与DEC.Intel在1982年制定的以太网标准帧格式.Cisco名称为:ARPA Ethernet II类型以太网帧的最小长度为64字节(6+6+2+46+4),最大长度为1518字节(6+6+2+1500+4).其中前12字节分别标识出发送数据帧的源节点MAC地址和接收数据帧的目标节点MAC地址.(注:ISL封装后可达1548字节,802.1Q封装后可达1522字节) 接下来的2个字节标识出以太网帧所携带的上层数据类型,如下: IPv4: 0…

pandas 下的 one hot encoder 及 pd.get_dummies() 与 sklearn.preprocessing 下的 OneHotEncoder 的区别

sklearn.preprocessing 下除了提供 OneHotEncoder 还提供 LabelEncoder(简单地将 categorical labels 转换为不同的数字): 1. 简单区别 Panda's get_dummies vs. Sklearn's OneHotEncoder() :: What is more efficient? sklearn.preprocessing 下的 OneHotEncoder 不可以直接处理 string,如果数据集中的某些特征是 stri…

【sklearn】数据预处理 sklearn.preprocessing

数据预处理 标准化 (Standardization) 规范化(Normalization) 二值化 分类特征编码 推定缺失数据 生成多项式特征 定制转换器 1. 标准化Standardization(这里指移除均值和方差标准化) 标准化是很多数据分析问题的一个重要步骤,也是很多利用机器学习算法进行数据处理的必要步骤. 1.1 z-score标准化 z-score标准化指的是将数据转化成均值为0方差为1的高斯分布,也就是通常说的z-score标准化,但是对于不服从标准正态分布的特征,这样做效果会…

sklearn学习笔记（一）——数据预处理 sklearn.preprocessing

https://blog.csdn.net/zhangyang10d/article/details/53418227 数据预处理 sklearn.preprocessing 标准化 (Standardization) 规范化(Normalization) 二值化 分类特征编码 推定缺失数据 生成多项式特征 定制转换器 1. 标准化Standardization(这里指移除均值和方差标准化) 标准化是很多数据分析问题的一个重要步骤,也是很多利用机器学习算法进行数据处理的必要步骤. 1.1 z-s…

Swift编程语言学习1.4——数值型字面量、数值类型转换

数值型字面量 整数字面量能够被写作: 一个十进制数,没有前缀 一个二进制数,前缀是0b 一个八进制数,前缀是0o 一个十六进制数,前缀是0x 以下的全部整数字面量的十进制值都是17: let decimalInteger = 17 let binaryInteger = 0b10001 // 二进制的17 let octalInteger = 0o21 // 八进制的17 let hexadecimalInteger = 0x11 // 十六进制的17 浮点字面量能够是十进制(没有前缀)或者是十…

数据规范化——sklearn.preprocessing

sklearn实现---归类为5大类 sklearn.preprocessing.scale()(最常用,易受异常值影响) sklearn.preprocessing.StandardScaler() sklearn.preprocessing.minmax_scale()(一般缩放到[0,1]之间,若新数据集最大最小值范围有变,需重新minmax_scale) sklearn.preprocessing.MinMaxScaler() sklearn.preprocessing.maxabs_s…