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  • 独热编码

    2019-08-20 10:48:39
    为了解决上述问题,其中一种可能的解决方法是采用独热编码(One-Hot Encoding)。独热编码即 One-Hot 编码,又称一位有效编码,其方法是使用N位状态寄存器来对N个状态进行编码,每个状态都由他独立的寄存器位,并且...

    为了解决上述问题,其中一种可能的解决方法是采用独热编码(One-Hot Encoding)。独热编码即 One-Hot 编码,又称一位有效编码,其方法是使用N位状态寄存器来对N个状态进行编码,每个状态都由他独立的寄存器位,并且在任意时候,其中只有一位有效。

    例如:

    自然状态码为:000,001,010,011,100,101

    独热编码为:000001,000010,000100,001000,010000,100000
    可以这样理解,对于每一个特征,如果它有m个可能值,那么经过独热编码后,就变成了m个二元特征(如成绩这个特征有好,中,差变成one-hot就是100, 010, 001)。并且,这些特征互斥,每次只有一个激活。因此,数据会变成稀疏的。

    这样做的好处主要有:

    解决了分类器不好处理属性数据的问题

    在一定程度上也起到了扩充特征的作用

    实现方法一:pandas之get_dummies方法

    pandas.get_dummies(data, prefix=None, prefix_sep=’_’, dummy_na=False, columns=None, sparse=False, drop_first=False)
      该方法可以讲类别变量转换成新增的虚拟变量/指示变量。

    常用参数

    复制代码
    data : array-like, Series, or DataFrame
    输入的数据
    prefix : string, list of strings, or dict of strings, default None
    get_dummies转换后,列名的前缀
    *columns : list-like, default None
    指定需要实现类别转换的列名
    dummy_na : bool, default False
    增加一列表示空缺值,如果False就忽略空缺值
    drop_first : bool, default False
    获得k中的k-1个类别值,去除第一个
    复制代码
      1、实验

    实现方法二:sklearn

    from sklearn import preprocessing
    enc = preprocessing.OneHotEncoder()
    enc.fit([[0, 0, 3], [1, 1, 0], [0, 2, 1], [1, 0, 2]]) # fit来学习编码
    enc.transform([[0, 1, 3]]).toarray() # 进行编码
    输出:array([[ 1., 0., 0., 1., 0., 0., 0., 0., 1.]])

    数据矩阵是4*3,即4个数据,3个特征维度。

    0 0 3 观察左边的数据矩阵,第一列为第一个特征维度,有两种取值0\1. 所以对应编码方式为10 、01

    1 1 0 同理,第二列为第二个特征维度,有三种取值0\1\2,所以对应编码方式为100、010、001

    0 2 1 同理,第三列为第三个特征维度,有四中取值0\1\2\3,所以对应编码方式为1000、0100、0010、0001

    1 0 2

    再来看要进行编码的参数[0 , 1, 3], 0作为第一个特征编码为10, 1作为第二个特征编码为010, 3作为第三个特征编码为0001. 故此编码结果为 1 0 0 1 0 0 0 0 1

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  • 独热编码与状态编码

    2019-04-04 11:09:22
    独热编码: parameter Idle = 4‘b1000, Start = 4’b0100, Stop = 4’b0010, Clear = 4’b0001; Gray编码: parameter Idle = 4‘b00, Start = 4’b01, Stop = 4’b10, Clear = 4’b11; 区别:对于FPGA实现的有限...

    独热编码:
    parameter Idle = 4‘b1000,
    Start = 4’b0100,
    Stop = 4’b0010,
    Clear = 4’b0001;

    Gray编码:
    parameter Idle = 4‘b00,
    Start = 4’b01,
    Stop = 4’b10,
    Clear = 4’b11;

    区别:对于FPGA实现的有限状态机建议采用独热码,虽然独热编码多用两个触发器,但所用组合电路可省一些,因而使电路的速度和可靠性有显著提高,而总的单元数并无显著增加。采用独热编码后有了多余的状态,就有一些不可达到的状态。所以case语句需要添加default分支项。

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  • 数据预处理-独热编码

    2021-05-16 11:17:06
    独热编码介绍优点举例说明 介绍 独热编码通常是用来处理稀疏而又散乱的分布空间的数值。其方法是使用N状态寄存器来对N个状态进行编码,每个状态都有独自的寄存器位,在任意时候只有一位有效,只有一位是1,其余的都...

    介绍

    独热编码通常是用来处理稀疏而又散乱的分布空间的数值。其方法是使用N状态寄存器来对N个状态进行编码,每个状态都有独自的寄存器位,在任意时候只有一位有效,只有一位是1,其余的都为0。

    优点

    1.能够处理非连续型数值特征。
    2.在一定程度上也扩充了特征,比如:将性别这个特征经过独热编码后变为男、女这两个特征。

    举例说明

    在数字0-9中,6的独热编码为0000001000。
    也就是说对一个特征进行独热编码的时候,这个特征含有多少个数值,就将其映射到几维的空间里,如:教育等级:小学教育、中学教育、高等大学教育。那么将其独热编码,结果为小学教育[0,0,1],中学教育[0,1,0],高等大学教育[1,0,0]。
    参考文献:
    https://blog.csdn.net/a595130080/article/details/64442800
    如果文章有什么错误的地方,欢迎在评论区留言,感谢大家的支持。

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  • 独热编码讲解

    2019-12-02 16:55:10
    理解:某个特征包含m个属性,则编码位数为m,每一个属性对应一个不同位置的1 如:某个特征包含值为 'red', 'yellow', ...则对应One-Hot Encoding(独热编码)为 100000 010000 001000 000100 000010 000001 参...

    理解:某个特征包含m个属性,则编码位数为m,每一个属性对应一个不同位置的1

     

    如:某个特征包含值为 'red', 'yellow', 'orange', 'green', 'blue', 'pink'(六个特征,对应每个特征为六位)

    则对应One-Hot Encoding(独热编码)为 100000  010000  001000  000100  000010  000001

     

    参考链接 https://www.jianshu.com/p/cb344e1c860a(详细内容见该链接)

    理解有误望指正~

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  • 独热编码传送门

    2020-09-20 10:14:28
    关于独热编码:https://www.cnblogs.com/zongfa/p/9305657.html
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    2018-12-05 17:05:43
    想用自己的数据进行独热编码,一开始没用官方的程序。 from sklearn import preprocessing enc = preprocessing.OneHotEncoder() 想用这个函数的可以参考博主https://www.cnblogs.com/webRobot/p/8831069.html ...
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    2019-05-23 16:10:33
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  • Python实现独热编码

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    关于独热编码与哑变量编码的概念,可以参考:https://blog.csdn.net/qq_41853758/article/details/81252174。 离散特征的编码分为两种情况: 1、离散特征的取值之间没有大小的意义,比如color:[red,blue],此时...
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  • 独热编码(one-hot 编码)

    2021-05-16 20:32:32
    独热编码又称一位有效编码,其方法是使用N位状态寄存器对N个状态进行编码,例如可以将周一到周日的一维特征扩充到七维,该方法解决了回归模型中属性数据难以处理的问题。如图所示:
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  • NLP模型笔记 — 独热编码 [总结] P.S.

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