深度学习工作笔记003---数据预处理：独热编码（One-Hot Encoding）

最新推荐文章于 2024-09-14 09:05:03 发布
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分类专栏： 通信&并发&即时通讯
本文介绍了在机器学习中如何对分类特征进行独热编码，以提高处理效率。通过示例展示了如何将分类特征如性别、来源地和浏览器类型转化为数值表示，便于模型处理。

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问题由来

在很多机器学习任务中，特征并不总是连续值，而有可能是分类值。

例如，考虑一下的三个特征：

["male", "female"]

["from Europe", "from US", "from Asia"]

["uses Firefox", "uses Chrome", "uses Safari", "uses Internet Explorer"]

如果将上述特征用数字表示，效率会高很多。例如：

["male", "from US", "uses Internet Explorer"] 表示为[0, 1, 3]

["female", "from Asia", "uses Chrome"]表示为[1, 2, 1]
--------------------- 
作者：-柚子皮- 
来源：优快云 
原文：https://blog.youkuaiyun.com/pipisorry/article/details/61193868 
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