LabelBinarizer进行单分类和多分类one-hot编码

最新推荐文章于 2023-02-16 16:26:33 发布
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LabelBinarizer进行单分类和多分类one-hot编码

此种场景适用的字符串， 之间没有天然内在顺序

5.1 Encoding Nominal Categorical Feature¶
feature
# 加载库   使用LabelBinarizer  进行one-hot编码
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import LabelBinarizer, MultiLabelBinarizer
​
feature = np.array([
    ["Texas"],
    ["California"],
    ["Texas"],
    ["Delaware"],
    ["Texas"]
])
​
array([[0, 0, 1],
       [1, 0, 0],
       [0, 0, 1],
       [0, 1, 0
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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。独热编码恰好是一种解决上述问题的好办法。不过数据也因此变得稀疏。 [{‘city’: ‘北京’,‘location’:‘北方’,‘temperature’:100}, {‘city’: ‘上海’,‘location’:‘南方’,‘tem...
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对于标称型数据来说，preprocessing.LabelBinarizer是一个很好用的工具。比如可以把yes和no转化为0和1，或是把incident和normal转化为0和1。当然，对于两类以上的标签也是适用的。这里举一个简单的例子，说明将标签二值化以及其逆过程。 # -*- coding: UTF-8 -*- from sklearn import preprocessing from sklearn import tree # help(preprocessing.LabelBinarizer)
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