类别型特征

最新推荐文章于 2024-12-25 09:42:55 发布
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本文深入探讨了各种编码方法，包括序号编码、独热编码、二进制编码等，解析了它们的应用场景及如何处理不同特征类型的数据。通过具体实例，如性别和血型的编码演示，帮助读者理解每种编码方式的优缺点。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

编码用途
序号编码通常用于处理类别间具有大小关系的数据
独热编码通常用于处理类别间不具有大小关系的特征
二进制编码先用序号编码给每个类别赋予一个类别ID,然后将类别ID对应的二进制编码作为结果
Helmert Contrast
Sum Contrast
Polynomial Cotrast
Backward Difference Contrast
栗子
  • 性别
性别类别ID二进制表示狂热编码
男10 11 0
女21 00 1
  • 血型
血型类别ID二进制表示狂热编码
A10 0 11 0 0 0
B20 1 00 1 0 0
AB30 1 10 0 1 0
O41 0 00 0 0 1
7900X
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【机器学习Q&A】类别型特征：在对数据进行预处理时，应该怎样处理类别型特征？
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机器学习系列手记（二）：特征工程之特征归一化、类别型特征、高维组合特征的处理、组合特征
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《百问机器学习》第二问：什么是类别型特征？数据预处理时怎样处理类别型特征？处理类别型特征的编码方式有哪几种
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特征工程(四): 类别特征
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向AI转型的程序员都关注了这个号????????????机器学习AI算法工程 公众号：datayx一个类别特征，见名思义，就是用来表达一种类别或标签。比如，一个类别特征能够表达世界上的...
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　　类别型特征原始输入通常是字符串形式，除了决策树等少数模型能直接处理字符串形式的输入，对于逻辑回归、支持向量机等模型来说，类别型特征必须经过处理转换成数值型。Sklearn中提供了几个转换器来处理文本属性，下面将总结LabelEncode(序号编码)、OneHotEncoder(独热编码)和LabelBinarizer(二进制编码)转换器用法 1. 类图结构 　　 2.Labe...
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说明： 类别型特征主要指性别（男、女）、血型（A、B、AB、O)等只有在有限选项内取值的特征。类别型特征原始输入通常是字符串形式，除了决策树等少数模型能直接处理字符串形式的输入，对于逻辑回归、支持向量机等模型来说，类别型特征必须经过处理转换成数值型特征才能正确工作。 1、序号编码（Ordinal Encoding） 通常用于处理类别间具有大小关系的数据，如：成绩的高、中、低档 2、独热编码（One-hot ENcoding） 通常用于处理类别间不具有大小关系的特征，如：血型、性别 对于类别较多的
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