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  • One-Hot 编码 千次阅读
    2021-01-05 15:29:08

    0. 前言

    对于 One-Hot 编码 这个概念,经常被提及,但 One-Hot 编码 到底是什么?下面将对此进行总结。

    1. 什么是 One-Hot 编码 ?

    One-Hot编码:又称为一位有效编码,主要是采用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,并且在任意时候只有一位有效

    One-Hot编码是分类变量作为二进制向量的表示。这首先要求将分类值映射到整数值。然后,每个整数值被表示为二进制向量,除了整数的索引之外,它都是零值,它被标记为1。

    上面算是官方的对于该术语的定义,但好像并不是特别清楚,还是举例说明吧!

    2. One-Hot 编码示例

    下面将会通过一些实际的例子来说明一下,对于上面的解释,其实 One-Hot 编码 也可称为 One of N encoding

    • 假设对于学生的性别【男,女】进行编码
      根据上面的官方概念,采用 N 位状态寄存器对 N 个状态进行编码,这里的特征有2个,也就是 N = 2,所以可以有下面的表示方式:
      → \rightarrow [1, 0] ;
      → \rightarrow [0, 1] ;

    • 假设对于学生的年级【小学,初中,高中】进行编码
      如上,可以有如下表示:
      小学 → \rightarrow [1, 0, 0] ;
      初中 → \rightarrow [0, 1, 0] ;
      高中 → \rightarrow [0, 0, 1] ;

    • 假设对于学生的特长【钢琴,绘画,舞蹈,篮球】进行编码
      如上,可以有如下表示:
      钢琴 → \rightarrow [1, 0, 0, 0,] ;
      绘画 → \rightarrow [0, 1, 0, 0] ;
      舞蹈 → \rightarrow [0, 0, 1, 0] ;
      篮球 → \rightarrow [0, 0, 0, 1] ;

    那么,如果是这样的一个样本 【男,初中,篮球】,就可以这么表示:[1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 1] 。

    3. sklearn 中的 OneHotEncoder

    from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
    # 模拟的训练数据
    X = [[0, 0, 2],
         [1, 2, 3],
         [1, 1, 0],
         [0, 0, 1]
         ]
    enc = OneHotEncoder(sparse=False)
    enc.fit(X)
    # 测试数据
    x_test = [[1, 0, 2]]
    result = enc.transform(x_test)
    print(result)
    
    

    输出结果:

    [[0. 1. 1. 0. 0. 0. 0. 1. 0.]]
    

    上述代码中的有4个训练数据,特征数为3,对应上边的例子,训练数据的第一列都为 0 1 1 0,即对应学生的性别特征【男,女】;第二列 0 2 1 0 正好对应年级特征 【小学,初中,高中】;第三列 2 3 0 1 则正好对应特长这一特征【钢琴,绘画,舞蹈,篮球】;训练数据1:0, 0, 2 表示【男,小学,舞蹈】,其余类似;测试数据 1, 0, 2 表示【女,小学,舞蹈】,我们根据 2 中的示例,可以计算出 One-Hot 编码为:[0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 0],跟代码运行出的编码也是一致的。

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  • one-hot编码

    2017-09-27 09:50:36
    自己写一个小例子,方便大家清楚ont-hot编码。如果有问题,还希望大家多多指教,如果有问题,可以及时和我联系
  • 下面将给出两种预测onehot编码方法,其中模型用LinearRegression。 汽车数据 密码:7izi 2.训练+预测 2.1.get_dummies方法 import pandas as pd df = pd.read_csv('carprices.csv') dummies = pd.get_dummies(df['Car...
  • 使用Pytorch框架进行深度学习任务,特别是分类任务时,经常会用到如下: import torch.nn as nn criterion = nn.CrossEntropyLoss().cuda() loss = criterion(output, target) 即使用torch.nn.CrossEntropyLoss()...
  • 使用one-hot编码 各种引用 import keras from keras.models import Sequential from keras.layers import LSTM, Dense, Dropout import numpy as np 数据预处理 data = 'abcdefghijklmnopqrstuvwxyz' data_set = ...
  • 1、离散特征的取值之间没有大小的意义,比如color:[red,blue],那么就使用one-hot编码 2、离散特征的取值有大小的意义,比如size:[X,XL,XXL],那么就使用数值的映射{X:1,XL:2,XXL:3} 使用pandas可以很方便的对离散型...
  • One-Hot编码 代码实现 One-Hot编码优缺点 One-Hot编码使用场景 归一化适用场景 label encoding 代码实现 One-Hot与label encoding对比 自定义编码 利用字典编码 自定义函数 每文一语 One-Hot编码 到...

    目录

    One-Hot编码

    代码实现

    One-Hot编码优缺点

    One-Hot编码使用场景

    归一化适用场景

    label encoding

    代码实现

    One-Hot与label encoding对比

    自定义编码

    利用字典编码

    自定义函数

    每文一语


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    博客名:王小王-123

    简介:CSDN博客专家、CSDN签约作者、华为云享专家,腾讯云、阿里云、简书、InfoQ创作者。公众号:书剧可诗画,2020年度CSDN优秀创作者。左手诗情画意,右手代码人生,欢迎一起探讨技术的诗情画意!


    One-Hot编码

    到目前为止,表示分类变量最常用的方法就是使用 one-hot 编码(one-hot-encoding)或N 取一编码(one-out-of-N encoding), 也叫虚拟变量(dummy variable)。 虚拟变量背后的思想是将一个分类变量替换为一个或多个新特征,新特征取值为 0 和 1。对于线性二分类(以及 scikit-learn 中其他所有模型)的公式而言, 0 和 1 这两个值是有意义的,我们可以像这样对每个类别引入一个新特征,从而表示任意数量的类别。

    使用One-Hot编码的好处,可以忽略数值大小对模型所造成的的影响,比如说有一个特征,是性别,我们都知道性别一般只有男女之分,那么男女是一个文本的数据,需要我们用数值型的数据进行替换,这个时候就可以使用One-Hot编码,将男女自动编码。

    那么有的小伙伴可能会有疑虑,为什么不直接将男编码为1,女编码为2;原因是有些模型是基于距离度量来计算的,比如支持向量机(SVM),如果自定义数值编码会对模型造成一定的数据干扰,同时也会带来一些形式问题。

    代码实现

    在pandas里面有一种十分简单的方法就是get_dummies函数,它可以直接转换文本类型的数据

    pandas的方法

    pd.get_dummies(pd.Series(list('abcaa')))

    sklearn中的方法

    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
    
    

    data : array-like,Series或DataFrame,简单点就是数据

    prefix :string,字前缀,不说这么复杂的概念,就是前缀

    prefix_sep : string,分隔符也就是前缀后面的一坨东西

    dummy_na : bool,默认为False如果忽略False NaN,则添加一列以指示NaN。

    columns : 类似列表,默认为无;要编码的DataFrame中的列名称

    sparse : bool,默认为False伪编码列是否应由SparseArray(True)或常规NumPy数组(False)支持。

    drop_first : bool,默认为False是否通过删除第一级别从k分类级别获得k-1个假人。(版本0.18.0中的新功能。)

    dtype: D型,默认np.uint8新列的数据类型。只允许一个dtype。

     介绍了什么是One-Hot编码,下面我们来看看它的优缺点

    独热编码(哑变量 dummy variable)是因为大部分算法是基于向量空间中的度量来进行计算的,为了使非偏序关系的变量取值不具有偏序性,并且到圆点是等距的。

    使用one-hot编码,将离散特征的取值扩展到了欧式空间,离散特征的某个取值就对应欧式空间的某个点。将离散型特征使用one-hot编码,会让特征之间的距离计算更加合理。

    离散特征进行one-hot编码后,编码后的特征,其实每一维度的特征都可以看做是连续的特征。就可以跟对连续型特征的归一化方法一样,对每一维特征进行归一化。比如归一化到[-1,1]或归一化到均值为0,方差为1。

    为什么特征向量要映射到欧式空间?

    将离散特征通过one-hot编码映射到欧式空间,是因为,在回归,分类,聚类等机器学习算法中,特征之间距离的计算或相似度的计算是非常重要的,而我们常用的距离或相似度的计算都是在欧式空间的相似度计算,计算余弦相似性,基于的就是欧式空间。

    One-Hot编码优缺点

    优点:独热编码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,它的值只有0和1,不同的类型存储在垂直的空间。
    缺点:当类别的数量很多时,特征空间会变得非常大。在这种情况下,一般可以用PCA来减少维度。而且one hot encoding+PCA这种组合在实际中也非常有用。

    One-Hot编码使用场景

    独热编码用来解决类别型数据的离散值问题

    将离散型特征进行one-hot编码的作用,是为了让距离计算更合理,但如果特征是离散的,并且不用one-hot编码就可以很合理的计算出距离,那么就没必要进行one-hot编码。

    有些基于树的算法在处理变量时,并不是基于向量空间度量,数值只是个类别符号,即没有偏序关系,所以不用进行独热编码。 Tree Model不太需要one-hot编码: 对于决策树来说,one-hot的本质是增加树的深度。

    归一化适用场景

    基于参数的模型或基于距离的模型,都是要进行特征的归一化。

    基于树的方法是不需要进行特征的归一化,例如随机森林,bagging 和 boosting等。

    简而言之,对于树模型,一般都不需要做One-Hot编码和归一化

    one-hot可以解决线性可分问题 但是比不上label econding,下面我们就介绍一种新的编码方式

    label encoding

    label encoding就是序列化标签编码,如果是无序变量,则两种方法在很多情况下差别不大,但是在实际使用中label encoding的效果一般要比one hot encoding要好。这是因为在树模型中,label encoding至少可以完成one hot encoding同样的效果,而多出来的那部分信息则是label encoding后的数值本身是有排序作用的,它可以起到类别变量合并的效果,这种效果在类别较多的变量中更明显。
     

    这种编码方式在实际的应用场景中比较的多,一般在基于距离度量的情况下,这种编码比较的受欢迎,另外就是需要注意的是有序变量,如果不是有序变量,那么特征工程出来的数据,反而会扰动我们的模型的准确性和评估值。

    举一个简单的例子

    假如现在提供的是学业数据,需要你来预测它的购房能力,如果此时有一列数据已经排序好,并且该数据列是一种至于学历排名的,依次是小学、初中、大专、高中、大学、硕士、博士,那么基于这样的数据采用label encoding 编码最合适不过了,因为学历对经济能力有一定的辅助作用,一般高学历的人后期的经济水平肯定比低学历的好,那么购房能力也就相应的强。

    代码实现

    from sklearn.preprocessing import LabelEncoder,OneHotEncoder,Binarizer
    # 根据需要编码的数据列索引进行编码,文本数据
    for x in [3,4,5,7,8,9,10,11,12]:
        le=LabelEncoder()
        data_test_whw.iloc[:,x]=le.fit_transform(data_test_whw.iloc[:,x])

    这里需要提前获取得知到,文本数据也就是需要编码的列的索引

    #dType = String的做labelEncoder
    labelEncoder = LabelEncoder()
    for index,dtype in  enumerate(X.dtypes) :
        if dtype=="object" :
            X.iloc[:,index] = labelEncoder.fit_transform(X.iloc[:,index])

    这种自动识别文本列数据进行编码的方法,更加的智能(推荐)

    One-Hot与label encoding对比

     至于如何真正的去编码和实现,需要自己反复的去斟酌,并且结合模型的适用度,那么当我们需要有序变量,而且数据的编码大小对模型的扰动会比较的大比如我们使用SVM,逻辑回归,等基于距离度量的模型,我们应该怎么做?

    这个时候我们就可以使用自定义编码的方式,按照自己的编码思想可以将文本编码为数值,将连续的数值,变化为离散的数值,在一些模型中这样的好处可谓是如虎添翼。

    自定义编码

    说到自定义编码的方式,那么就需要探究python的语法,和基础的一些代码了,这也是为什么前期需要学好Python基础语法的原因。

    利用字典编码

    # dicts={"Male":0,"Female":1}
    # df[["性别"]]=df["性别"].map(dicts)

    自定义函数

    def age_encoder(x):
        x=int(x)
        if x<10:
            return 0
        elif 10<=x<=20:
            return 1
        elif 20<x<=30:
            return 2
        elif 30<x<=40:
            return 3
        elif 40<x<=50:
            return 4
        elif 50<x<=60:
            return 5
        elif 60<x<=70:
            return 6
        elif 70<x<=80:
            return 7
        elif 80<x<=90:
            return 8
        else:
            return 0
    # data["Age"]=data[["Age"]].apply(age_encoder,axis=1)
    # data["Age"].unique().tolist() 

    这样你就可以自己根据数据的特性去编码这些文本数据以及连续数据离散化

    每文一语

    如果希望不可以破灭,那么留给你的只有坚持

    展开全文
  • tensorflow下 自制rfrecords数据集采用one-hot编码做图像分类源码
  • One-hot编码

    2022-03-23 17:34:28
    什么是Onehot编码onehot编码又叫独热编码,其为一位有效编码,主要是采用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,并且在任意时候只有一位有效。 Onehot编码是分类变量作为二进制向量的...

    什么是Onehot编码?
    onehot编码又叫独热编码,其为一位有效编码,主要是采用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,并且在任意时候只有一位有效。
    Onehot编码是分类变量作为二进制向量的表示。
    这首先要求将分类值映射到整数值。然后,每个整数值被表示为二进制向量,除了整数的索引之外,它都是零值,它被标记为1。

    举个例子
    在机器学习算法中,我们经常会遇到分类特征。
    例如:人的性别有男女,祖国有中国,美国,法国等。
    这些特征值并不是连续的,而是离散的,无序的。
    通常我们需要对其进行特征数字化。

    那什么是特征数字化呢?如下:

    1.性别特征:["男","女"]
    按照N位状态寄存器来对N个状态进行编码的原理,咱们处理后应该是这样的(这里只有两个特征,所以N=2):
    男 → 10
    女 → 01
    2.祖国特征:["中国","美国,"法国"](N=3):
    中国 → 100
    美国 → 010
    法国 → 001
    3.运动特征:["足球","篮球","羽毛球","乒乓球"](N=4):
    足球 → 1000
    篮球 → 0100
    羽毛球 → 0010
    乒乓球 → 0001

    当一个样本为["男","中国","乒乓球"]的时候,完整的特征数字化的结果为:
    [1,0,1,0,0,0,0,0,1]
    其实就是对应,男(01),中国(100),乒乓球(0001)合起来的编码


    上面这个例子是网上比较常见的,下面补充另一个例子。
    对 “hello world” 进行one-hot编码
    1.确定要编码的对象--hello world,
    2.确定分类变量--h e l l o 空格 w o r l d,共27种类别
    (26个小写字母 + 空格,);
    3.转化为二进制向量:有11个样本,每个样本有27个特征
    这里有一个前提,特征排列的顺序不同,对应的二进制向量亦不同
    (比如把空格放在第一列和a放第一列,one-hot编码结果肯定是不同的)
    因此我们必须要事先约定特征排列的顺序
    27种特征首先进行整数编码:
    a--0,b--1,c--2,......,z--25,空格--26
    (27种特征按照整数编码的大小从前往后排列)
    得到的one-hot编码如下:


    具体可以参考: 详解one-hot编码


    故,通过两个例子可以这样理解,对于每一个特征,如果它有m个可能值,那么经过onehot编码后,就变成了m个二元特征。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。

    Why?

    使用onehot有什么好处?
    one hot编码是将类别变量转换为机器学习算法易于利用的一种形式的过程。
    这样做的好处主要有:
    1.解决了分类器不好处理属性数据的问题
    2.在一定程度上也起到了扩充特征的作用

    直接原因:
    使用One-hot的直接原因是现在多分类cnn网络的输出通常是softmax层,而它的输出是一个概率分布,从而要求输入的标签也以概率分布的形式出现。
    例如,上面的 hello world 相当于多分类的问题(27分类),每个样本只对应于一个类别(即只在对应的特征处值为1,其余地方值为0),而我们的分类结果,得到的往往是隶属于某个类别的概率,这样在进行损失函数(例如交叉熵损失)或准确率计算时,变得非常方便。

    我们通常使用onehot编码来处理离散型的数据。
    原因如下:
    在回归,分类,聚类等机器学习算法中,特征之间距离的计算或相似度的计算是非常重要的,常用的距离或相似度的计算都是在欧式空间的相似度计算,计算余弦相似性,基于的就是欧式空间。
    使用one-hot编码,将离散特征的取值扩展到了欧式空间,离散特征的某个取值就对应欧式空间的某个点。
    将离散型特征使用one-hot编码,会让特征之间的距离计算更加合理。

    比如,一个离散型特征,代表工作类型,共有三个取值,不使用one-hot编码,其表示分别是:x_1 = (1), x_2 = (2), x_3 = (3)。
    两个工作之间的距离:d(x_1, x_2) = 1, d(x_2, x_3) = 1, d(x_1, x_3) = 2。
    那么x_1和x_3工作之间就越不相似吗?
    显然这样的表示,计算出来的特征的距离是不合理。
    如果使用one-hot编码,则得到x_1 = (1, 0, 0), x_2 = (0, 1, 0), x_3 = (0, 0, 1),那么两个工作之间的距离就都是sqrt(2).即每两个工作之间的距离是一样的,显得更合理。

    这边补充一下:不需要使用one-hot编码来处理的情况
    将离散型特征进行one-hot编码的作用,是为了让距离计算更合理,但如果特征是离散的,并且不用one-hot编码就可以很合理的计算出距离,那么就没必要进行one-hot编码。
    比如,该离散特征共有1000个取值,我们分成两组,分别是400和600,两个小组之间的距离有合适的定义,组内的距离也有合适的定义,那就没必要用one-hot 编码。
    离散特征进行one-hot编码后,编码后的特征,其实每一维度的特征都可以看做是连续的特征。

    除此,one-hot编码要求每个类别之间相互独立,如果之间存在某种连续型的关系,或许使用distributed respresentation(分布式)更加合适。

    Do?

    如何用python实现one-hot编码?
    这边只简单介绍:利用sklearn来进行one-hot编码。

    >> from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
    >>> enc = OneHotEncoder()
    >>> enc.fit([[0, 0, 3], [1, 1, 0], [0, 2, 1], [1, 0, 2]])  
    OneHotEncoder(categorical_features='all', dtype=<... 'numpy.float64'>,
           handle_unknown='error', n_values='auto', sparse=True)
    >>> enc.n_values_
    array([2, 3, 4])
    >>> enc.feature_indices_
    array([0, 2, 5, 9])
    >>> enc.transform([[0, 1, 1]]).toarray()
    array([[ 1.,  0.,  0.,  1.,  0.,  0.,  1.,  0.,  0.]])
    

    解释一下代码:
    1.输入样本:[[0, 0, 3], [1, 1, 0], [0, 2, 1],[1, 0, 2]],
    这个输入样本表示该input共有四个样本,三个特征,也就是三列
    2.观察特征
    对于第一个feature,对应第一列,取值有0,1两个属性值。
    对于第二个feature,对应第二列,取值有0,1,2三个值。
    对于第三个feature,对应第三列,取值有0,1,2,3四个取值。
    这里的enc.n_values_就是每个属性列不同属性值的个数,
    输出可以分别是2,3,4。

    3.enc.feature_indices_是对enc.n_values_的一个累加,是特征索引,该例子中value值为(2,3,4),则特征索引从0开始,到2的位置为第一个,到2+3=5的位置为第二个,到2+3+4的位置为第三个,索引为array([0,2,5,9])
    4.enc.transform([[0, 1, 1]]).toarray()是将[0, 1, 1]这个样本转化为基于上面四个输入的one-hot编码。那么可以得到:
    第一个属性值0,对应第一列:0->10
    第二个属性值1,对应第二列:1->010
    第三个属性值1,对应第三列:1->0100
    5.输出[0, 1, 1]对应以上输入的one-hot编码为:
    [1,0,0,1,0,0,1,0,0]。

    展开全文
  • 【python】One-Hot编码和反One-Hot编码

    千次阅读 2020-08-27 10:40:21
    文章目录一、 什么是one-hot编码二、one-hot和de-one-hot编码: 一、 什么是one-hot编码 One-Hot编码是用N位状态寄存器来对N个状态进行编码。一个变量,共有3个分类值(0,1,2),那么N为3,对应的One-Hot编码可以...

    一、 什么是one-hot编码

    One-Hot编码是用N位状态寄存器来对N个状态进行编码。一个变量,共有3个分类值(0,1,2),那么N为3,对应的One-Hot编码可以表示为100,010,001。

    二、one-hot和de-one-hot编码:

    #coding=utf-8
    
    import numpy as np 
    from keras.utils import to_categorical
    
    before_one_hot = np.array(([2],[0],[1],[2],[0]))
    print("----------beofe the one hot encoding----------")
    print(before_one_hot)
    
    one_hot = to_categorical(before_one_hot)
    print("----------after the one hot encoding----------")
    print(one_hot)
    
    print("----------before the de-one-hot encoding----------")
    print(one_hot)
    de_onehot = []
    for i in range(len(one_hot)):
        if one_hot[i][0] == 1:
            de_onehot.append(0)
        elif one_hot[i][1] == 1:
            de_onehot.append(1)
        else:
            de_onehot.append(2)
    
    print("----------after the de-one-hot encoding----------")
    de_onehot = np.array(de_onehot)
    de_onehot = de_onehot.reshape(-1,1)
    print(de_onehot)
    

    one-hot编码前后的形式如下:在这里插入图片描述one-hot编码可以采用keras库的函数to_categorical()进行编码,de-one-hot我没有找到与之对应的函数,写了一个循环,遍历所有的标签,在每一个标签上进行判断。
    这块写的就比较繁琐。主要是需要对标签的类别和形式清楚才可以使用,如果有更好的解决办法,可以在评论区交流一下
    编码之后的one-hot 进行de-one-hot前后结果:
    在这里插入图片描述

    展开全文
  • 以下资料来自:网络+最后的整合 ...https://www.cntofu.com/book/85/ml/clean-feature/one-hot.md ...One-Hot编码,又称为一位有效编码,主要是采用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...
  • pytorch炼金术-One-Hot 编码

    千次阅读 2022-05-02 16:07:13
    pytorch 现在自带的将标签转成one-hot编码方法 import torch.nn.functional as F import torch x=torch.randint(low=0,high=3,size=(2,2))# 随机生成一张2*2的灰度图.一共3个类别数。所以0,1,2 print(x) y=F.one_...
  • 详解one-hot编码

    2021-01-17 12:32:04
    博主原创文章,转载请注明出处一、什么是one-hot编码One-Hot编码,又称为一位有效编码,主要是采用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,并且在任意时候只有一位有效。One-Hot编码是...
  • 什么是one-hot编码one-hot编码,又称独热编码、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,每个状态都有它独立的寄存器位,并且在任意时候,其中只有一位有效。 假设有如下表格,记录了某网站...
  • 1、离散特征的取值之间没有大小的意义,比如color:[red,blue],那么就使用one-hot编码 2、离散特征的取值有大小的意义,比如size:[X,XL,XXL],那么就使用数值的映射{X:1,XL:2,XXL:3} 使用pandas可以很方便的对离散...
  • One-Hot编码,又称“独热编码”,是一种编码方式。 一、问题的产生 在进行机器学习,例如回归,分类,聚类或者NLP等问题的时候,通常很多数据都是无法直接利用的。例如一个学生信息数据集中样本有三种类别,每个...
  • 单词和字符的 one-hot 编码 one-hot 编码是将标记转换为向量的最常用、最基本的方法。在第 3 章的 IMDB 和路透社两 个例子中,你已经用过这种方法(都是处理单词)。它将每个单词与一个唯一的整数索引相关联, 然后...
  • one-hot编码的作用

    2022-03-03 22:02:35
    为什么进行one-hot编码 对于一些离散的数据如词进行特征处理的时候完全可以使用对特征值进行数字化如:1==>我 2==>你 … 最后对一句话就可以表示为 1 2 10 11 … 带来的问题: 转换之后的值为默认的连续值,...
  • 今天小编就为大家分享一篇python对离散变量的one-hot编码方法,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
  • 在PyTorch中如何高效的实现One-Hot编码?让本文给你一些建议。
  • Pandas实战教程 | 实现one-hot编码

    千次阅读 2022-04-04 09:28:41
    运行环境:python3 作者:K同学啊 精选专栏:《深度学习100例》 推荐专栏:《新手入门深度学习》 ...one-hot编码前的数据: 实现代码 data = pd.get_dummies(data) data one-hot编码后的数据: ...
  • python实现one-hot编码

    2022-04-07 15:13:50
    导入数据 data = pd.read_excel('C:/Users/hp/Documents/实验数据1.xlsx') 发现数据中有缺失值,这些缺失值对于我的研究没有任何影响,可以直接删除,但是通常情况下不会这么...然后再实现one-hot编码: ...
  • 反向one-hot 编码

    2022-01-14 15:51:52
    import pandas as pd s = pd.Series(['dog', 'cat', 'dog', 'bird', 'fox']) s pd.get_dummies(s) pd.get_dummies(s).idxmax(1)
  • 机器学习数据预处理1:独热编码(One-Hot)及其代码_梦Dancing的博客-CSDN博客_onehot编码1. 为什么使用 one-hot 编码?问题:在机器学习算法中,我们经常会遇到分类特征,例如:人的性别有男女,祖国有中国,美国,...
  • 运行环境:python3 作者:K同学啊 精选专栏:《深度学习100例》 推荐专栏:《新手入门深度学习》 ...onehotencoder = OneHotEncoder() a = to_categorical(val_label) b = to_categorical(val_pre) a .

空空如也

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