sklearn preprocessing 数据预处理 OneHotEncoder

最新推荐文章于 2025-04-16 23:17:18 发布
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本文介绍了如何使用sklearn库中的StandardScaler进行数据标准化，并重点讲解了OneHotEncoder在处理分类特征时的用法，包括其工作原理和实际应用。同时，作者鼓励读者学习人工智能知识，推荐了一篇相关教程。

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0. StandardScaler

去均值时，在测试集上进行预测时减去的均值是训练集上得到的均值；

import sklearn.preprocessing as prepdef standard_scale(X_train, X_test): preprocessor = prep.StandardScaler().fit(X_train) X_train = preprocessor.transform(X_train) X_test = preprocessor.transform(X_test) return X_train, X_test
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机器学习数据预处理preprocessing
一叶_障目
01-10 1407
它可以将一组标签集合转换为一个二进制矩阵，其中每一列代表一个可能的标签，每一行代表一个样本。用于中心化核矩阵的工具，通常用于核方法（如支持向量机和核主成分分析）中，以确保核矩阵的中心化，从而提高算法的性能。将每个类别值映射到一个从 0 到 n_classes-1 的整数，其中 n_classes 是类别的数量。设定一个阈值（threshold），对于每个输入值，如果该值大于或等于阈值，则输出 1；调整核矩阵使其行和列的均值为零，目的是消除数据的偏移，使得算法能够更好地捕捉数据的结构特征。
sklearn中数据的预处理和特征工程
2401_86268542的博客
07-31 621
对于数据的预处理是sklearn中最重要的一个部分，它涉及到对数据的特征筛选，填补缺失值，修改异常值等等，优秀的数据预处理不仅能够得到更好的预测结果，还能够减少计算算力。包装法也是一个特征选择和算法训练同时进行的方法，与嵌入法十分相似，它也是依赖于算法自身的选择，但不同的是，我们往往使用一个目标函数作为黑盒来帮助我们选取特征，而不是自己输入某个评估指标或统计量的阈值。意，在这个图中的“算法”，指的不是我们最终用来导入数据的分类或回归算法（即不是随机森林），而是专业的数据挖掘算法，即我们的目标函数。
用sklearn.preprocessing做数据预处理（四）——OneHotEncoder
weixin_44530236的博客
03-02 6285
机器学习时，对于离散的特征基本就是按照one-hot（独热）编码，该离散特征有多少取值，就用多少维来表示该特征。 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....
sklearn.preprocessing OneHotEncoder——仅仅是数值型字段才可以，如果是字符类型字段则不能直接搞定...
djph26741的博客
11-08 253
>>> from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder >>> enc = OneHotEncoder() >>> enc.fit([[0, 0, 3], [1, 1, 0], [0, 2, 1], [1, 0, 2]]) >>> enc.n_v...
python sklearn preprocessing OneHotEncoder 独热编码 One-Hot
small__roc的博客
02-15 7651
文章目录一、One-Hot 简介二、小案例2.1 加载库2.2 随机生成数据集 --> dataframe2.3 通过 LabelEncoder 将分类变量打上数值标签2.4 进行one-hot编码2.5 转成 dataframe 形式2.6 columns 重命名三、自定义 OneHot 函数 一、One-Hot 简介    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
sklearn.preprocessing.OneHotEncoder
每天进步一点点2017
07-12 6614
sklearn.preprocessing.OneHotEncoder(n_values=’auto’, categorical_features=’all’,dtype=, sparse=True,handle_unknown=’error’)用于处理分类变量，将变量的特征值转换为稀疏矩阵 主要参数说明： n_values：每个特征的取值个数，可以为auto、整数或整数数组 ①若为au
sklearn preprocessing 数据预处理（OneHotEncoder）
weixin_30273501的博客
05-28 453
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入门之数据预处理preprocessing
最新发布
weixin_73953650的博客
04-16 1720
以上便是Sklearn入门之preprocessing的基本用法后续，我还将继续介绍sklearn中其他模块的使用方法。
sklearn.preprocessing.OneHotEncoder()函数介绍
moster.YC的博客
03-16 6678
sklearn.preprocessing.OneHotEncoder()函数介绍 sklearn.preprocessing.OneHotEncoder(categories=‘auto’, drop=None, sparse=True,dtype=np.float64, handle_unknown=‘error’) 本博客主要想对categories参数的使用方法进行说明。 下面对OneHo...
【scikit-learn】sklearn.preprocessing.OneHotEncoder 类：独热编码（One-Hot Encoding）
彬彬侠的博客
03-16 1806
OneHotEncoder是sklearn.preprocessing提供的独热编码（One-Hot Encoding）方法，用于将分类变量转换为数值型独热编码，适用于机器学习模型训练。OneHotEncoder将分类变量转换为独热编码，适用于机器学习建模（SVM、决策树、逻辑回归）。如果类别变量有序，可使用OrdinalEncoder，如果只需要整数编码，可使用LabelEncoder。如果数据可能包含未知类别，应设置handle_unknown="ignore"以避免报错。
one-hot 编码 preprocessing.OneHotEncoder()
ganghaodream的博客
12-29 1892
from sklearn import preprocessing enc = preprocessing.OneHotEncoder() enc.fit([[0, 0, 3], [1, 1, 0], [0, 2, 1], [1, 0, 2]]) enc.transform([[0, 1, 3]]).toarray() 有3列，每列为一个特征： 0 0 3 1 ...
One-hot编码：sklearn.preprocessing.OneHotEncoder
weixin_43826681的博客
05-10 232
官方文档：sklearn.preprocessing.OneHotEncoder 官方示例： 更多参数，查阅官方文档。 完。
泰坦尼克号python数据预处理_sklearn preprocessing 数据预处理（OneHotEncoder）
weixin_39552538的博客
12-06 831
1. one hot encoderone 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>>> enc = OneHotEncoder()>>> enc.fit([[0, ...
关于one-hot编码的sklearn.preprocessing import OneHotEncoder的补充知识
feng_ada2000的博客
08-02 932
今天学到one-hot编码 发现了一些以前one-hot编码的问题，现在补充一下： 关于one-hot编码的原理就不再说了，大家看其他的博文， 下面引入例子： 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？例子如下： 性别特征：[“男”，“女”] 祖国特...
机器学习-sklearn库中OneHotEncoder 解析
wzy2643的博客
08-07 1920
概要 在 sklearn 包中，OneHotEncoder 函数非常实用，它可以实现将分类特征的每个元素转化为一个可以用来计算的值。本篇详细讲解该函数的用法，也可以参考官网 sklearn.preprocessing.OneHotEncoder。 解析 该函数在 sklearn.preprocessing 类中，格式为： OneHotEncoder(n_values=’auto’, catego...
特征工程之'sklearn--preprocessing包'
牛腩面的博客
11-22 1814
目录 一：sklearn中的归一化 1）均值-标准差缩放--StandardScaler()(常用) 2）min-max标准化--MinMaxScaler() 3）最大值标准化--MaxAbsScaler() 4）规范化--normalize() 5）二值化--Binarizer() 6）编码的分类特征--OneHotEncoder()(常用) 7）填补缺失值--Imputer...
Sklearn 中 OneHotEncoder 解析
gxc19971128的博客
06-23 4016
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。 from sklearn.preprocessing import OneHotEncode 参数： OneHotEncoder(n_values=’auto’, categorical_features=’all’, dtype=<class ‘numpy.float.
Python: 进行one-hot编码
anshuai_aw1的博客
10-09 4534
在机器学习中，one-hot编码是对分类特征进行预处理的常用手段。本篇博客讲解了如何利用sklearn来进行one-hot编码。 举一个简单的例子： &gt;&gt; from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder &gt;&gt;&gt; enc = OneHotEncoder() &gt;&gt;&gt; enc.fit([[0, 0, 3...
基于sklearn的数据预处理技术详解与实践
sklearn提供了多种编码方式：对于无序类别变量，常用`OneHotEncoder`进行独热编码，将一个k类别的特征转换为k个二进制特征；对于有序类别，则可以使用`OrdinalEncoder`将其映射为整数序列。此外，当类别数量庞大时，...
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