离散类别特征编码方式总结

最新推荐文章于 2024-03-28 15:49:53 发布

weixin_42585595

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分类专栏：找个实习

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类别特征无法直接使用，需要编码后才能进行相关计算分析
相关python包Category Encoders

数值编码

直接将类别A,B,C …映射到1,2,3…,适用于存在大小内在关系的类别特征(ordinal feature)，编码后类别间的距离(范数)不同，对于一般的学习器不具有使用普遍性。

热独编码(One-Hot Encoding)

将类别A,B,C 映射到 $(1, 0, 0), (0, 1, 0), (0,$

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回归模型中的离散型特征编码方式-----Dummy Coding对比One-hot encoding

xiaohutong1991的专栏

08-10

6065

一、哑变量定义哑变量（DummyVariable），也叫虚拟变量，引入哑变量的目的是，将不能够定量处理的变量量化，在线性回归分析中引入哑变量的目的是，可以考察定性因素对因变量的影响，它是人为虚设的变量，通常取值为0或1，来反映某个变量的不同属性。对于有n个分类属性的自变量，通常需要选取1个分类作为参照，因此可以产生n-1个哑变量。如职业、性别对收入的影响，战争、自然灾害对GDP的影响，季节对某些产品（如冷饮）销售的影响等等。这种“量化”通常是通过引入“哑变量”来完成的。根据这些因素的属性类型，构造只取“

离散型特征编码方式：one-hot与哑变量*

weixin_30817749的博客

11-06

666

　　在机器学习问题中，我们通过训练数据集学习得到的其实就是一组模型的参数，然后通过学习得到的参数确定模型的表示，最后用这个模型再去进行我们后续的预测分类等工作。在模型训练过程中，我们会对训练数据集进行抽象、抽取大量特征，这些特征中有离散型特征也有连续型特征。若此时你使用的模型是简单模型（如LR），那么通常我们会对连续型特征进行离散化操作，然后再对离散的特征，进行one-hot编码或哑变量编码。这样...

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对于离散特征的各种编码记录

ODIMAYA的博客

02-18

938

Label Encoding：假如颜色就是一个特征，该特征的取值有三种：红、黄、蓝，对于标签编码，就是令红=1，黄=2，蓝=3，即给不同类别以标签但这并不是我们的让机器学习的本意，只是想让机器区分它们，并无大小比较之意。所以这时标签编码是不够的，需要进一步转换 from sklearn.preprocessing import LabelEncoder le = LabelEncoder(...

离散型特征的编码方式one-hot编码

贾慧玉的博客

07-12

495

转自one-hot 编码 pandas 对one-hot编码的函数为：pd.getdummies() sklearn中的one-hot编码; sklearn中的不同编码方式 one -hot编码又称为有效一位编码，主要由N位状态寄存器对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，只有一位有效。 one-hot编码是分类变量作为二进制向量的表示，首先要求分类值映射到整数值，然后每个整数值表示为二进制向量，除了整数索引之外，都是零值，其他被标志为1. ...

离散数据特征编码

qq_29756665的博客

08-16

2256

离散特征的编码分为两种情况： 1、离散特征的取值之间没有大小的意义，比如color：[red,blue],那么就使用one-hot编码 pandas.get_dummies 例如：颜色(Red,Blue,Green) 处理函数： get_dummies(data,prefix=None,prefix_sep="_",dummy_na=False,columns=None,drop_fir...

离散型特征变量编码方式

weixin_45834072的博客

11-10

968

离散型特征变量编码方式1.什么是One_Hot?1.1具体例子演示One_Hot 在机器学习问题中，我们通过训练数据集学习得到的其实就是一组模型的参数，然后通过学习得到的参数确定模型的表示，最后用这个模型再去进行我们后续的预测分类等工作。在模型训练过程中，我们会对训练数据集进行抽象、抽取大量特征，这些特征中有离散型特征也有连续型特征，我们会对连续型特征进行离散化操作，然后再对离散的特征，进行one...

离散变量的编码方式

leileiliang的博客

11-10

1100

python离散特征编码

weixin_30821731的博客

05-08

172

离散特征编码分两种，特征具有大小意义，特征不具有大小意义。 1、特征不具备大小意义的直接独热编码 2、特征有大小意义的采用映射编码 [python]view plaincopy importpandasaspd df=pd.DataFrame([ ['green','M',10.1,'label1'],...

python实现离散特征的 LabelEncoder编码和OneHotEncoder编码

赴前尘

07-23

958

LabelEncoder: xxx为属性名 from sklearn.preprocessing import LabelEncoder encoder = LabelEncoder() dataset['xxx'] = encoder.fit_transform(dataset['xxx']) OneHotEncoder：单独特征编码xxx为属性名 import pandas ...

数据预处理：离散特征编码方法

永远飞翔的鸟

07-28

224

数据预处理：离散特征编码方法

[转]离散数据编码方式总结()

May the Force be with you

11-05

1130

在机器学习的特征选择的时候，往往有一些离散的特征不好计算，此时需要对这些特征进行编码，但是编码方式有很多，不同的包也会有不同的编码方式。（明白的区别吗？）通过在Titanic预测的学习，在这里对不同包的编码方式进行一个小总结。至少以后使用的时候，不那么的乱用了。离散特征的取值之间没有大小的意义，比如color：[red,blue], 性别的男女等，那么就使用OneHot编码离散特征的取值有大小的意义，比如size:[X,XL,XXL],身高的高，中，低等，那么就使用。

数据预处理：特征编码

最新发布

Java/Python大数据随笔

03-28

1385

在机器学习中，处理离散属性（分类特征/类别特征）是一个重要的任务，需要将离散属性转换为可供模型使用的数值表示机器学习算法本质上都是在基于矩阵做线性代数计算，因此参加计算的特征必须是数值型的，对于非数值型的特征需要进行编码处理分类特征是用来表示分类的，分类特征是离散的，非连续的。例如性别（男/女）、等级（优/良/合格）等有些分类特征也是数值，例如，账号ID、IP地址等，但是这些数值并不是连续的。连续的数字是数值特征，离散的数字是分类特征。

神经网络编码分类变量—categorical_embedder

Shiraka的博客

01-14

2642

前言上一节我们学习了无监督降维方法PCA，在学习PCA的输入数据时我们了解一些数据处理的方法，其中提到了非结构化数据如何转化成结构化数据的方法序号编码，独热编码，二进制编码以及encoding编码。本节将讲述Categorical Embedder方法，如何通过神经网络编码分类变量将非结构化指标映射为浮点数张量，进而满足神经网络输入需求。 1.神经网络的数据预处理机器学习模型离不开数据的预处理，预处理对于构建网络模型同样非常重要往往能决定训练结果，对于不同的数据集，预处理方法都会有或多或少的局限

ML之FE：数据预处理/特征工程之两大类特征(连续型特征/离散型特征)、四大数据类型(数值型/类别型/字符串型/时间型)简介、类别型特征编码的基础代码实现之详细攻略

头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀

06-10

7840

ML之FE：数据预处理/特征工程之两大类特征(连续型特征/离散型特征)、四大数据类型(数值型/类别型/字符串型/时间型)简介、类别型特征编码的基础代码实现之详细攻略目录两大类特征(连续型特征/离散型特征) 四大数据类型 1、数值型变量/特征 2、类别型变量/特征 3、文本型(字符串型)变量/特征 4、时间型变量/特征相关文章 DataScience：数据预处理/特征工程之两大类特征(连续型特征/离散型特征)、四大数据类型(数值型/类别型/字

机器学习常用编码方式：标签编码、序列编码、独热编码、频数编码、目标编码

m0_73663660的博客

03-07

6488

若分类编码与目标遍历间具有一定关联性，则适合使用目标编码，如一个城市的房价与其所处的区域有很大关系，使用目标编码计算同一个区域的平均房价来代替区域属性上的离散值：上海黄埔区的目标编码>上海嘉定区的目标编码。目标编码（Target Encoding）：目标编码将离散属性的每个类别编码为其在目标变量上的平均值或其他统计信息。2. 计算不同样本之间的距离有一定的意义，若想要得到更加精确的距离值，需要给定精确的映射表，如实际需要本科、硕士之间的距离

11种离散型变量编码方式及效果对比及类别型特征

weixin_45271076的博客

01-04

1243

11种离散变量编码效果对比一、背景当我们预处理数据时，碰到类别型变量，需要将它们编码转换后才能输入进模型当中。按照不同的划分标准，类别型变量有： ● 按照类别是否有序：有序和无序的类别特征。 ● 按照类别数量：高基类和低基类的类别特征。针对不同的类别特征和任务，可选的类别特征编码方法也不一样。本文主要介绍常见且好用的类别编码方法，希望对大家有所帮助。二、方法标签编码（Label Encoder）标签编码就是简单地赋予不同类别，不同的数字标签。属于硬编码，优点是简单直白，网上很多说适用于有序类

机器学习中常见的离散变量的编码方式 labelencoding(标签编码)

liuzh的博客

01-11

8000

labelencoding(标签编码) # dataset为数据集 product_tags为需要编码的特征列(假设为第一列) product_tags = dataset.iloc[:, :1] from sklearn.preprocessing import LabelEncoder le = LabelEncoder() #实例化 le = le.fit(product_tags) ...

机器学习入门：数值特征的离散值编码

LabelEncoder是一种简单且基础的类别编码方式，它将每个独特的离散值转换为一个连续的整数值。在代码中，我们首先导入LabelEncoder类，然后创建一个实例gle。接下来，调用fit_transform()方法对"Genre"列进行编码...