本文介绍基于Python下OneHotEncoder与pd.get_dummies两种方法，实现机器学习中最优的编码方法——独热编码的方法~
本文介绍基于Python下OneHotEncoder与pd.get_dummies两种方法，实现机器学习中最优的编码方法——独热编码的方法。目录1 OneHotEncoder2 pd.get_dummies
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2023-08-13 07:44:00
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与上一篇文章隔得有点久，粉快掉没了，哈哈。这次讲讲one-hot编码，也是第四范式很喜欢用的一个方法，有要去他家面试的，可以好好了解一下。 one-hot编码分类变量（定量特征）与连续变量（定性特征）。我们训练模型的变量，一般分为两种形式。以年收入增长率为例，如果取值为0-1之间任意数，则此时变量为连续变量。如果把增长率进行分段处理，表示成如下形式：[0,0.3],(0.3,0.6],(
原创
2021-03-24 19:14:06
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一、什么是one-hot编码？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
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2022-07-14 10:23:29
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详解one-hot编码 一、总结 一句话总结： a、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。 b、One-Hot编码实例：北京[1,0,0]，上海[0,1,0]，深圳[0,0,1] 1、为什么需要
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2020-07-24 05:37:00
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# PyTorch中的One-hot编码
在机器学习中，我们经常需要将具有离散值的数据转换为计算机能够处理的形式。其中一个常见的转换方式就是对离散变量进行One-hot编码。在PyTorch中，我们可以使用一些内置函数和方法来实现One-hot编码。
## 什么是One-hot编码？
One-hot编码是一种将离散变量表示为二进制向量的方法。对于具有n个类别的变量，会创建一个长度为n的二进制
原创
2023-09-07 12:54:00
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目录1 什么是One-Hot编码 ？2 One-Hot编码示例3 sklearn中的OneHotEncoder4 One-hot编码在机器学习领域的应
原创
2022-07-03 00:05:36
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① def encode_onehot(labels): classes = set(labels) classes_dict = {c: np.identity(len(classes))[i, :] for i, c in enumerate(classes)} labels_onehot =
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2021-03-08 18:51:00
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一、One-Hot Encoding
原创
2023-06-14 20:54:43
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数据预处理之One-Hot0.说在前面1.什么是One_Hot?2.One_Hot编码处理离散特征3.One_Hot编码实现4.作...
原创
2021-08-03 09:41:05
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原创 lightcity 光城 2018-10-15数据预处理之One-Hot 0.说在前面 1.什么是One_Hot? 2.One_Hot编码处理离散特征 3.One_Hot编码实现 4.作者的话0.说在前面前面一节我们讲了机器学习过程中的特征工程处理，那么这一节是不是该到数据预处理了呢，对头！接下来，我们进入数据预处理环节，而在数据预处理过程中，非常重要的一节就是
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2021-03-18 13:33:37
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注意：fit中的四个代表四个训练样本，表示的是每一维的可能取值，比如“性别”这一维只有两个值：0和1，那么在四个样本中第一维是0或者1，其他依次类推
原创
2022-08-11 10:15:04
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import torchbatch_size = 2hidden_dim = 5x = torch.zeros(batch_size, hidden_dim).scatter_(dim=-1, index=torch.LongTensor([[2],[1]]), va...
原创
2022-07-19 16:35:32
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one-hot：一种计算机更易理解的数据形式
原创
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2022-02-21 10:29:45
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## PyTorch将One-Hot编码转化为数值
在机器学习和深度学习中，经常需要将类别变量转化为数值表示，以便进行训练和预测。One-Hot编码是一种常用的将类别变量转化为数值表示的方法。PyTorch是一个流行的深度学习框架，提供了方便的函数来进行One-Hot编码的转化。
在本文中，我们将学习如何使用PyTorch将One-Hot编码转化为数值。
### 什么是One-Hot编码？
原创
2023-07-17 03:01:46
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究竟为什么要使用one-hot编码方式？
原创
2022-02-23 15:27:43
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从官方文档中我们可以看到open函数有很多的参数，我们常用的是file，mode和encoding，对于其它的几个参数，平时不常用，也简单介绍一下。
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2023-08-05 20:43:05
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from keras.utils import to_categoricaltrain_labels = to_categorical([0, 1, 2, 3,
原创
2022-11-16 19:42:16
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One-Hot 编码1. F.one_hotpytorch 现在自带的将标签转成one-hot编码方法import torch.nn.functional a
原创
2023-05-10 14:55:21
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_train_labels = [0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]
_train_labels = np.array(_train_labels)
train_labels = np.zeros((_train_labels.shape[0],no_of_different_labels))
train_labels[np.arange(_train_labels.shape[0]
原创
2021-06-29 11:14:53
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用 scikit-learn 实现 One-Hot Encoding
import numpy as np
from sklearn import preprocessing
# Example labels 示例labels
labels = np.array([1,5,3,2,1,4,2,1,3])
# Create the encoder 创建编码器
lb = preprocessin
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2020-04-26 13:43:00
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