不同类型变量的数据预处理

python之独热编码的实现         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,每个状态都有它独立的寄存器位,并且在任意时候,其中只有一位有效。         上图就是独热编码(“one hot” encoding)的转换,在转换后的表示中,每列的一个元素是“hot”(意思是设置为1)。    阅读详情

所有变量可以分为两种:

一、类型变量。

例如:天气情况可以从1-4中取值,可以用1表示晴天,2表示多云,3表示雨天,4可以表示雪天,诸如此类,我们统称为类型变量,这里需要注意一点是,这些数字大小并没有实际的意义,如4比1大,但不代表雪天就会比晴天更好。

二、数值变量。

例如:分数,温度等,这些可以从一个数值区间中连续取值的变量我梦统称为数值变量。

通过以上我们发现,不同类型变量的数值含义也不同,因此,在进行研究前我们需要对其进行预处理。

数据预处理:

类型变量→独热编码(one-hot)

将类型变量转化为独热编码

季节类型 独热编码
1 (1,0,0,0)
2 (0,1,0,0)
3 (0,0,1,0)
4 (0,0,0,1)

代码:

dummy_fields = ['所有类型的编码变量的名称'
【C语言】关于预处理,你都了解多少? 本文介绍C语言中预处理相关的问题,如果对你有所帮助,记得三连支持! 阅读详情

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独热编码(one-hot)是什么?什么数据类型需要进行独热编码?pandas如何进行独热编码(one-hot)? 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。 独热编码是将分类变量转换为可提供给机器学习算法更好地进行预测的形式的过程。 一种稀疏向量,其中:一个元素设为 1;所有其他元素均设为 0。 one-hot 编码常用于表示拥有有限个可能值的字符串或标识符。例如,假设某

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