使用pandas和sklearn对分类特征进行OneHot编码的几种方法

最新推荐文章于 2025-04-25 16:53:41 发布
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分类专栏： 机器学习 python编程 文章标签： 机器学习 python OneHot pandas sklearn
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本文介绍进行OneHot编码的多种方法，包括使用sklearn的LabelEncoder和OneHotEncoder，pandas的factorize()和get_dummies()函数。这些方法适用于将分类特征转化为数值型数据，以便于机器学习算法处理。

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进行OneHot编码常用的几种方法:

首先介绍一下将分类属性数字化的方法。

构造带有分类特征的数据集。

方法一：使用sklearn中的LabelEncoder将分类特征数字化

方法二：使用pandas的factorize()函数将分类特征数字化

下面介绍一下将分类特征进行OneHot编码的几种方法。

方法一：先LabelEncoder，再OneHotEncoder

方法二：先pd.factorize()，再OneHotEncoder

方法三：直接对文本值进行LabelBinarizer

方法四：直接对文本属性进行pd.get_dummies()

参考文档

【浅谈 One-Hot 编码】——实现分类变量的编码方法
.
03-27 498
One-Hot 编码是指将一个分类变量转换为一组二进制数的编码方式，其中每个二进制数表示该分类变量是否属于某一特定类别。简单来说，就是将一个有nnn个不同取值的分类变量转换为nnn个二进制变量，其中每个变量代表一种可能的取值。例如，我们有一个分类变量color其取值为，我们可以使用 One-Hot 编码将其转换为三个二进制变量。当color的取值为red时，is_red取值为 1，而其余两个变量的取值均为 0。本文详细介绍了 One-Hot 编码的原理及在 Python 中的实现方式。
类别型特征处理：sklearn中的one-hot和PCA
hwj_wayne的博客
01-21 4541
在机器学习的分类、聚类等任务中，我们经常会遇到一个或多个类别型的数据特征，如衣服颜色、商品类别等，这些特征的取值之前并无相对大小关系，难以直接作为机器学习模型的输入，因此我们先要对这类特征做转换才能作为模型输入。 对于类别型特征，需要需要做2件事： （1）进行one-hot转换 （2）进行PCA降维 新建一个类别型的特征列 import numpy as np fro...
基于sklearn 的one hot encoding
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05-21 3万+
1.one hot编码的由来在实际的应用场景中，有非常多的特征不是连续的数值变量，而是某一些离散的类别。比如在广告系统中，用户的性别，用户的地址，用户的兴趣爱好等等一系列特征，都是一些分类值。这些特征一般都无法直接应用在需要进行数值型计算的算法里，比如CTR预估中最常用的LR。那针对这种情况最简单的处理方式是将不同的类别映射为一个整数，比如男性是0号特征，女性为1号特征。这种方式最大的优点就是简单粗
sklearn preprocessing 数据预处理（OneHotEncoder）
weixin_30273501的博客
05-28 430
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...
sklearn onehot编码
goodxin_ie的博客
11-15 1350
sklearn onehot编码解读https://www.cnblogs.com/Jerry-home/p/9824085.html 根据训练数据统计特征每一维度的状态数（n_values_属性） 根据每一维度的状态数计算该特征所需位数，然后将各维度特征进行onehot编码之后拼接起来（feature_indices_则是各维特征在onehot编码中的起始索引） from sklearn import preprocessing feature = [['红','重','长'],['黑','轻','
python对离散变量的one-hot编码方法
09-20
根据本文内容，我们可以了解到两种主要的one-hot编码方法：使用pandas的get_dummies()函数和使用sklearn库中的LabelEncoder与OneHotEncoder类。 首先是pandas的get_dummies()方法。这个函数可以非常方便地将...
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02-02 771
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。
One-Hot编码
最新发布
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04-25 648
One-Hot编码是处理分类变量的基础技术，PyTorch通过F.one_hot和torch.eye提供了高效实现。在深度学习中，One-Hot编码常用于标签处理，但对于高维特征，嵌入层（如）是更好的选择。
机器学习—特征工程—OneHotEncoder独热编码
柳成荫
08-07 3667
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10-29
需要注意的是，手动实现One-Hot编码虽然有助于理解和掌握其工作原理，但在实际应用中，我们通常会使用如`pandas.get_dummies()`或`sklearn.preprocessing.OneHotEncoder`这样的库函数，因为它们更高效且能够自动处理...
对python sklearn one-hot编码详解
12-25
one-hot编码的作用 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。 sklearn的一个例子 from sklearn import preprocessing enc = preprocessing.OneHotEncoder() enc.fit([[0, 0, 3], [1, 1, 0], [0, 2
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