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数据预处理之One-Hot

对于这些问题我们从问题由来，问题分析，及实战操作，深入探究！ 1.什么是One_Hot? 对于这个问题，之前谷歌了一下，还涉及寄存器了（one-hot编码是N位状态寄存器为N个状态进行编码的方式）。。...我们看到有两个特证名为：animal与food，解释一下两列值意思，第一列代表的是动物的名字，第二列是食物的个数，比如第一行cat 2 描述为猫吃了两个食物，这里是测试数据，主要是想通过，这些数据给予直观的认识及实际操作...而对上述数据做one-hot编码后得结果为： ? animal列数据类型是字符串，而第二列是数值型，如果我们能将这些特征值用0/1表示，是不是在机器学习中，对这些非连续值非常有帮助。...对于定义我们有了基础的了解之后，下面我们来深入了解一下为什么one-hot编码可以用来处理非连续(离散)特征？...2.One_Hot处理离散特征 在使用one-hot编码中，我们可以将离散特征的取值扩展到欧式空间，在机器学习中，我们的研究范围就是在欧式空间中，首先这一步，保证了能够适用于机器学习中；而另外对于one-hot

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机器学习| 第三周：数据表示与特征工程

(1) One-Hot编码（虚拟变量） 到目前为止，表示分类变量最常用的方法就是使用 one-hot 编码（one-hot-encoding）或 N 取一编码（one-out-of-N encoding...将数据转换为分类变量的 one-hot 编码有两种方法：一种是使用 pandas，一种是使用 scikit-learn 。 pandas 使用起来会简单一点，故本文使用的是 pandas 方法。...检查列的内容有一个好方法，就是使用 pandas Series（Series 是 DataFrame 中单列对应的数据类型）的 value_counts 函数，以显示唯一值及其出现次数： 1print(...总结： 对非数值数据进行编码是机器学习中一个非常重要的内容，对于 One-hot 来进行编码时，可以考虑以下步骤： 读取数据，设置为 pandas 的 DataFrame 格式 对数据进行初次识别，看哪些是数值特征...比较 Logistic 回归在所有特征上的性能与仅使用所选特征的性能 1from sklearn.linear_model import LogisticRegression 2 3# 对测试数据进行变换

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泰坦尼克号之生存预测(1)

上一节一起学习了one-hot编码，那么本节主要偏重实践，一起践行one-hot！ 昨天周末，有点时间，就来玩了一下kaggle上面的经典比赛---泰坦尼克号生存预测问题！...以Embarked为例： tannike_train.Embarked.isna().sum() 输出为0，则表示缺失值被处理完毕！...特征工程处理： 上周机器学习我们讲了one-hot编码如何使用，这里就直接使用了，将数据转为0，1数据 tannike_train['Sex'] = tannike_train['Sex'].apply...== 'male' else 0) # one-hot编码 tannike_train = pd.get_dummies(data= tannike_train,columns=['Sex']) tannike_test..., dtype: int64 交叉数据：训练与测试集可视化对比差异： # 条形图上的误差棒则表示各类的数值相对于条形图所显示的值的误差 # seaborn的barplot()利用矩阵条的高度反映数值变量的集中趋势

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十分钟掌握Pandas基本操作（下）

数据切分 df1=df.loc[:399,:] df2=df.loc[400:,:] # 按行标签切分 df3=df.iloc[:,:6] df4=df.iloc[:,6:] # 按列位置切分 数据合并...# 按照切片的不同维度将数据合并，下面三行代码都能获得原数据 df_new=df1.append(df2) df_new1=pd.concat([df1,df2],axis=0) df_new2=pd.concat...为真的组 df.groupby(['Legendary']).get_group(True) apply # 通过匿名函数将所有数据HP值增加1 df['HP']=df['HP'].apply(lambda...One-Hot编码 # 把Type1这一列改成One-Hot编码 # 如果某行数据Type1为Bug，那么在Type1_Bug列下为1，在其余列均为0 dummy_df=pd.get_dummies(df...参考资料 Pandas官方文档 对于Pandas的基本操作我们就总结到这里，这个数据集还可以用来做机器学习，把宝可梦的类型作为标签来预测，或是把是否是神兽作为标签来做二分类等等，我们下回见。

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sklearn中多种编码方式——category_encoders（one-hot多种用法）

编码 6 WOEEncoder编码 9 效果对比与使用心得 额外：10 用pandas的get_dummies进行one-hot 额外：11 文本one_hot的方式 离散型编码的Python库，里面封装了十几种...（包括文中的所有方法）对于离散型特征的编码方法，接口接近于Sklearn通用接口，非常实用 可以使用多种不同的编码技术把类别变量转换为数值型变量，并且符合sklearn模式的转换。...对于一列有N种取值的特征，Onehot方法会创建出对应的N列特征，其中每列代表该样本是否为该特征的某一种取值。因为生成的每一列有值的都是1，所以这个方法起名为Onehot特征。...Dummy特征也是一样，只是少了一列，因为第N列可以看做是前N-1列的线性组合。但是在离散特征的特征值过多的时候不宜使用，因为会导致生成特征的数量太多且过于稀疏。...Scikit-learn中也提供来独热编码函数，其可以将具有n_categories个可能值的一个分类特征转换为n_categories个二进制特征，其中一个为1，所有其他为0在category_encoders

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Pandas入门操作

axis=0表示index行,axis=1表示columns列，默认为0 # how:"all"表示这一行或列中的元素全部缺失（为nan）才删除这一行或列，"any"表示这一行或列中只要有元素缺失，就删除这一行或列...# subset：在某些列的子集中选择出现了缺失值的列删除，不在子集中的含有缺失值得列或行不会删除（有axis决定是行还是列） # inplace：刷选过缺失值得新数据是存为副本还是直接在原数据上进行修改...value:需要用什么值去填充缺失值 # axis:确定填充维度，从行开始或是从列开始 # method：ffill:用缺失值前面的一个值代替缺失值，如果axis =1，那么就是横向的前面的值替换后面的缺失值...# 统计某列所有的值 df['住宅类别'].value_counts() 分类数据硬编码&One-Hot编码 # 分类数据硬编码,将某列的值转成对应数值，离散特征的取值有大小的意义 house_mapping...={ '普通住宅':0, '商住楼':1, '公寓':2 } df['住宅类别']=df['住宅类别'].map(house_mapping) # One-Hot编码,离散特征的取值之间没有大小的意义

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pandas.get_dummies 的用法

, default None 指定需要实现类别转换的列名 dummy_na : bool, default False 增加一列表示空缺值，如果False就忽略空缺值 drop_first : bool..., default False 获得k中的k-1个类别值，去除第一个 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 2、离散特征的取值有大小的意义，比如size:[X,XL,XXL],那么就使用数值的映射{X:1,XL:2,XXL:3} 例子： import pandas as pd df = pd.DataFrame...上述执行完以后再打印df 出来的还是get_dummies 前的图，因为你没有写 df = pd.get_dummies(df) 可以对指定列进行get_dummies pd.get_dummies(df.color...将指定列进行get_dummies 后合并到元数据中 df = df.join(pd.get_dummies(df.color)) ?

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【数据清洗 | 数据规约】数据类别型数据 编码最佳实践，确定不来看看？

在线性模型中，如果有截距项，使用哑变量编码可以处理多余的自由度，因为多余的自由度可以被统摄到截距项中。这意味着，当使用哑变量编码时，只需要使用n-1个哑变量来表示n个类别，其中n是类别的数量。...剩下的一个类别可以被认为是基准类别，截距项对应于基准类别的取值。 c. 如果线性模型有截距项，并且使用正则化技术（如L1或L2正则化），那么使用独热编码可能更合适。...对于树模型，不推荐使用定类编码，因为样本切分不均衡时，增益效果甚微(如较小的那个拆分样本集，它占总样本的比例太小。...(data)#哑变量编码#pd.get_dummies()方法即可以用于产生One-Hot编码，也可以用于产生哑变量编码#当drop_first=True时为哑变量编码，当为False时为One-Hot...编码#哑变量编码是将One-Hot编码的第一列结果去掉即可。

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循环编码:时间序列中周期性特征的一种常用编码方式

因此，对于1 day_of_week原始特征，您将有7个编码特征(表示一周中的7天): is_day_1 is_day_2 is_day_3 is_day_4 is_day_5 is_day_6 is_day...我们需要的编码不是将日期时间值转换为分类特征(就像我们使用one-hot编码一样)，而是将它们转换为数值特征，其中一些值更接近(例如12AM和1AM)，而其他值则更远(例如12AM和12PM)。...通过将该列转换为pd.Timestamp.timestamp对象，将每个时间戳转换为unix时间(自1970年1月1日以来经过的秒数)。然后把这个数值列变换成正弦和余弦的特征。...最后对计算结果进行sin和cos，得到单位圆上实际的x和y坐标值。这些值总是在-1到1之间。...虽然它非常方便和高效，但也有一些缺点和注意事项: 1、One-hot编码可以更好地用于基于特定时间、月份等具有更一致的不同值的数据集-例如，数据集在中午12点或某个月份达到峰值。

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BP反向传播

admit --目标标签 rank ---分类变量--》亚编码|one-hot独热编码，相当于去除量纲的影响 gre,gpa ---连续变量---》标准化，去除量纲影响 """ import numpy...""" 一、数据清理 1、分类变量哑编码 rank 是类别特征，其中的数字并不表示任何相对的值。...排名第 2 并不是排名第 1 的两倍； 排名第 3 也不是排名第 2 的 1.5 倍。因此，我们需要用哑变量 来对 rank 进行编码。 把数据分成 4 个新列，用 0 或 1 表示。...排名为 1 的行对应 rank_1 列的值为 1 ，其余三列的值为 0； 排名为 2 的行对应 rank_2 列的值为 1 ，其余三列的值为 0，以此类推。...列，转成哑变量，新变量名前缀为：prefix='rank' 2、将原数据集admissions 和 1 进行列拼接； 3、drop原始的rank列。

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特征工程之处理时间序列数据

如何将上述特种数据用于搭建Gradient Boosting 回归模型，并且实现对于地铁州际交通量的预测 数据情况 在本文中，我们使用地铁州际交通量数据集，它可以在UCI机器学习库中找到（https:/...然后，我们需要通过pd.get_dummies()进行独热编码（one-hot encode）。...为此，我们创建了一个标识函数，稍后将使用该函数来作为数据系列的apply方法。然后，我们对得到的dayparts执行一个热编码。...# one-hot encode weather weathers = pd.get_dummies(raw.weather_main) #display data weathers 独热编码后的Weather...由于我们的测试数据（4820个数据点）的长度，我们只绘制了最后100个数据点上的实际值和模型预测值。

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Pandas 2.2 中文官方教程和指南（十四）

您可以以 3 种方式指定prefix���prefix_sep： string: 对于要编码的每一列，使用相同的值作为prefix或prefix_sep。...1 a 2 b ```## `explode()` 对于具有嵌套、类似列表的值的`DataFrame`列，`explode()` 将每个类似列表的值转换为单独的行。...()对于将DataFrame整理成一个格式很有用，其中一个或多个列是标识变量，而所有其他列，被认为是测量变量，都被“展开”到行轴上，仅留下两个非标识列，“变量”和“值”。...可以以 3 种方式指定 prefix 和 prefix_sep： 字符串：对于要编码的每列，使用相同的值作为 prefix 或 prefix_sep。 列表：必须与被编码的列数相同。...1 a 2 b explode() 对于具有嵌套、类似列表的值的 DataFrame 列，explode() 将每个类似列表的值转换为单独的行。

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Python数据分析模块 | pandas做数据分析(二):常用预处理操作

在数据分析和机器学习的一些任务里面,对于数据集的某些列或者行丢弃，以及数据集之间的合并操作是非常常见的. 1、合并操作 pandas.merge pandas.merge(left, right, how...参数： labels : 一个或者一列label值 axis : int类型或者轴的名字，这个轴和labels配合起来，比如，当axis=0的时候，就是行上面的label，当axis=1的时候，就是列上面的...#对于一个Series来说,行数保持不变,列数变为不同类的个数 #但是每一行还是以编码的形式表示原来的类别 #这个函数返回是一个DataFrame,其中列名为各种类别 s = pd.Series(list...比如A下面只有a和b两种形式,就会生成A_a和A_b两列) #原始为数字的那些特征,保持不变 #prefix表示你对于新生成的那些列想要的前缀,你可以自己命名 df_dummy=pd.get_dummies...4、处理缺失值 pandas使用浮点数NaN(not a number)表示浮点和非浮点数组中的缺失数据.

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特征工程之类别特征

对于实例中，许多Web服务使用id作为分类变量来跟踪用户具有数百至数百万的值，取决于唯一的数量服务的用户。互联网交易的IP地址是另一个例子一个很大的分类变量。...但它使用的是比严格必要的更多的一点。如果我们看到k-1位是零，那么最后一位必须是1，因为变量必须具有k个值中的一个。在数学上，可以写下这个约束条件为“所有位的和必须等于1”。 等式 5-1....虚拟编码通过仅使用表示中的 个特征来消除额外的自由度。 公共汽车下面有一个特征，由全零向量表示。这被称为参考类别。...效果编码通过使用不同的代码来避免此问题参考类别。但是，所有-1的矢量都是一个密集的矢量，对于存储和计算来说都很昂贵。...对特征进行哈希--在线性回归中特别常见 b. bin-counting--在线性回归中与树模型都常见 使用one-hot编码是可行的。

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一款非常棒的特征选择工具：feature-selector

根据参数'one_hot'对数据集特征进行one-hot encoding（调用pd.get_dummies方法）。...如果'one_hot=True'则对特征将进行one-hot encoding，并将编码的特征与原数据集整合起来组成新的数据集，如果'one_hot=False'则什么不做，进入下一步； 2....遍历 C_upper 的每一列(即每一个特征)，如果该列的任何一个相关值大于correlation_threshold，则取出该列，并放到一个列表中（该列表中的feature，即具有high 相关性的特征...对各个feature进行one-hot encoding，然后将one-hot encoding的feature和原数据集合并成新的数据集(使用pd.get_dummies完成)； 2....(5) identify_single_unique 该方法用于选择只有单个取值的feature，单个值的feature的方差为0，对于模型的训练不会有任何作用（从信息熵的角度看，该feature的熵为

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【特征选择】feature-selector工具助你一臂之力

根据参数'one_hot'对数据集特征进行one-hot encoding（调用pd.get_dummies方法）。...如果'one_hot=True'则对特征将进行one-hot encoding，并将编码的特征与原数据集整合起来组成新的数据集，如果'one_hot=False'则什么不做，进入下一步； 2....遍历 C_upper 的每一列(即每一个特征)，如果该列的任何一个相关值大于correlation_threshold，则取出该列，并放到一个列表中（该列表中的feature，即具有high 相关性的特征...对各个feature进行one-hot encoding，然后将one-hot encoding的feature和原数据集合并成新的数据集(使用pd.get_dummies完成)； 2....(5) identify_single_unique 该方法用于选择只有单个取值的feature，单个值的feature的方差为0，对于模型的训练不会有任何作用（从信息熵的角度看，该feature的熵为

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机器学习“特征编码”的经验分享：鱼还是熊掌？

对于分类型数据的编码，我们通常会使用两种方式来实现，分别是：one-hot encoding 和 label-encoding。下面我们先介绍一下这两种编码。...Label encoding就是对特征值进行自定义式的标签编码。比如将大一变为1，大二变为2，大三为3，大四为4。...因此总结概括，Label encoding就是将原始特征值编码为自定义的数字标签完成量化编码过程。...3两种编码方式的优缺点 One-hot encoding 优点：解决了分类器不好处理分类数据的问题，在一定程度上也起到了扩充特征的作用。它的值只有0和1，不同的类型存储在垂直的空间。...而Label encoding的数字编码没有数值大小的含义，只是一种排序，因此对于这些模型都使用one-hot encoding。

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