在one-hot编码期间/之后，是否可以使用另一列的值来代替binary标志？ - 腾讯云开发者社区

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两行代码完成特征工程-基于Python的特征自动化选择代码（提供下载）

文件中，我们将使用 FeatureSelector 类来选择数据集中要删除的特征，这个类提供五种方法来查找要删除的功能：查找缺失分数大于指定阈值的列查找只有唯一值的特征查找由相关系数大于指定值的共线特征...缺失值第一种特征选择方法很简单：找到丢失分数大于指定阈值的任何列。在此示例中，我们将使用阈值0.6，这对应于查找缺失值超过60％的特征。（此方法不会首先对特征进行一次独热编码）。...特征重要性是在训练运行中平均得出的 (默认为10)。 early_stopping: 训练模型时是否使用提前停止（默认= True）。...这意味着某些零重要性特征可以通过一键编码来创建。要查看单编码的列，我们可以访问 FeatureSelector的one_hot_features 。...决定是否保留从一个独热编码创建的额外特征。为不同的参数尝试几个不同的值，以确定哪些参数最适合机器学习任务。

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怒肝两个月MySQL源码，我总结出这篇2W字的MySQL协议详解（超硬核干货）！！

最大消息长度：客户端发送请求报文时所支持的最大消息长度值。字符编码：标识通讯过程中使用的字符编码，与服务器在认证初始化报文中发送的相同。用户名：客户端登陆用户的用户名称。...服务器状态：客户端可以通过该值检查命令是否在事务处理中。告警计数：告警发生的次数。服务器消息：服务器返回给客户端的消息，一般为简单的描述性字符串，可选字段。...） 1 填充值 2 字符编码 4 列（字段）长度 1 列（字段）类型 2 列（字段）标志 1 整型值精度 2 填充值（0x00） n 默认值（Length Coded String）目录名称：在4.1...列（字段）原始名称：列（字段）的原始名称（AS之前的名称）。字符编码：列（字段）的字符编码值。...，也可以是由客户端发送的（当执行预处理语句时，客户端使用Result Set消息来发送参数及数据）。

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17种将离散特征转化为数字特征的方法

“你知道哪些离散变量的编码？” “one-hot” 在一次数据科学面试中听到这样的对话我不会感到惊讶。...每个级别映射到一个伪列（即0/1的列），指示该行是否携带属于该级别。...SumEncoder属于一个名为“对比度编码”的类。这些编码被设计成在回归问题中使用时具有特定的行为。换句话说，如果你想让回归系数有一些特定的属性，你可以使用其中的一种编码。...假设你希望使用逻辑回归来生成电子邮件垃圾邮件分类器。你可以通过对数据集中包含的所有单词进行ONE-HOT编码来实现这一点。...使用散列技巧可以很容易地克服这些问题，因为通过散列输入，你不再需要字典，并且输出维是固定的（它只取决于你最初选择的除数）。此外，对于散列的属性，你可以认为新字符串可能具有与现有字符串不同的编码。

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one-hot encoding不是万能的，这些分类变量编码方法你值得拥有

例如，如果用一个序列来表示美国的各个州，那么 one-hot 编码会带来 50 多个维度。...更糟糕的是，每个信息稀疏列之间都具有线性关系。这意味着一个变量可以很容易地使用其他变量进行预测，导致高维度中出现并行性和多重共线性的问题。 ?...首先，它使模型更难学习均值编码变量和另一个变量之间的关系，仅基于列与目标的关系就在列中绘制相似性。而最主要的是，这种编码方法对 y 变量非常敏感，这会影响模型提取编码信息的能力。...留一法（Leave-one-out）编码试图通过计算平均值（不包括当前行值）来弥补对 y 变量的依赖以及值的多样性。...在实现方面，可以使用 category_encoders 库中的 LeaveOneOutEncoder。

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one-hot encoding不是万能的，这些分类变量编码方法你值得拥有

例如，如果用一个序列来表示美国的各个州，那么 one-hot 编码会带来 50 多个维度。...更糟糕的是，每个信息稀疏列之间都具有线性关系。这意味着一个变量可以很容易地使用其他变量进行预测，导致高维度中出现并行性和多重共线性的问题。...留一法（Leave-one-out）编码试图通过计算平均值（不包括当前行值）来弥补对 y 变量的依赖以及值的多样性。...这使异常值的影响趋于平稳，并创建更多样化的编码值。由于模型不仅要面对每个编码类的相同值，还要面对一个范围值，因此它可以更好地泛化。...在实现方面，可以使用 category_encoders 库中的 LeaveOneOutEncoder。

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Pandas入门操作

df.isnull().any() # 检查所有列中是否含有控制 df.isnull().sum() # 对所有列中的空值进行计数移除缺失值 # 函数作用：删除含有空值的行或列 # axis:维度，...# 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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kaggle入门级竞赛Spaceship Titanic LIghtgbm+Optuna调参

数据介绍数据集描述在本次比赛中，您的任务是预测泰坦尼克号宇宙飞船与时空异常相撞期间乘客是否被传送到另一个维度。为了帮助您做出这些预测，您将获得一组从船上损坏的计算机系统中恢复的个人记录。...HomePlanet- 乘客离开的星球，通常是他们永久居住的星球。 CryoSleep- 表明乘客是否选择在航程期间处于假死状态。处于冷冻睡眠状态的乘客被限制在自己的客舱内。...Transported- 乘客是否被传送到另一个维度。这是目标，即您尝试预测的列。 test.csv - 剩余三分之一（~4300）乘客的个人记录，用作测试数据。...常见的编码方法包括：（1）独热编码（One-Hot Encoding）适用范围：适用于名义型变量。原理：将每个类别转换为一个新的二进制特征列。...缺点：对模型来说，二进制编码可能难以解释，尤其是在类别很多时。总结对于名义型变量，常用的编码方式是独热编码，但如果类别很多也可以使用频率编码或目标编码。

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特征列feature_column

一，特征列用法概述使用特征列可以将类别特征转换为one-hot编码特征，将连续特征构建分桶特征，以及对多个特征生成交叉特征等等。...numeric_column 数值列，最常用。 bucketized_column 分桶列，由数值列生成，可以由一个数值列出多个特征，one-hot编码。...categorical_column_with_identity 分类标识列，one-hot编码，相当于分桶列每个桶为1个整数的情况。...嵌入矢量维数建议取类别数量的 4 次方根。 crossed_column 交叉列，可以由除categorical_column_with_hash_bucket的任意分类列构成。...二，特征列使用范例以下是一个使用特征列解决Titanic生存问题的完整范例。

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数据处理 | pandas入门专题——离散化与one-hot

那么假设我们希望在dataframe当中做这样离散化的操作，应该怎么办呢？其实非常简单，pandas的开发人员早就想到了这个需求，有现成且成熟的api可以使用。...在使用cut的过程当中，如果我们希望按照值的范围来进行均等划分的话，我们也可以传入我们希望划分的分桶数量代替bins，这样pandas会根据这一列值的范围按照指定的数量进行均分进行划分： ?...比如说高富帅等于2，矮矬穷等于1，那在模型当中是否一个高富帅等于两个矮矬穷？是否高富帅大于矮矬穷？这些额外的信息对模型是非常致命的，我们不希望模型得到这些信息。...在这个列表当中每一行只有一列为1，其他都为0，相当于只有一列热，其他列都是冷的，one-hot就是这么来的。...总结离散化和one-hot都是非常常用的功能，一般来说这两个功能通常会连在一起使用，先将某一个值进行离散化，然后再将离散化的结果进行one-hot，从而适应模型。

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学习TensorFlow中有关特征工程的API

从结果中可以看到，tf.feature_column.bucketized_column函数将连续值price按照3段来划分（小于3、3~5之间、大于5），并将它们生成one-hot编码。...每行的第1列为连续值price列内容，后面6列为one-hot编码。因为在代码第23行，将price列转化为one-hot时传入的参数是6，代表分成6类。...在按照词表进行分类的过程中，如果name中的值在词表中找不到匹配项，则会用参数default_value来代替。第33、38行代码，用_LazyBuilder函数构建程序的输入部分。...3.将离散文本特征列转化为one-hot编码在实际应用中，将离散文本进行散列之后，有时还需要对散列后的结果进行二次转化。下面就来看一个将散列值转化成one-hot编码的例子。...结果中输出了两条数据，分别代表字符“a”“x”在散列后的one-hot编码。 4.将离散文本特征列转化为词嵌入向量词嵌入可以理解为one-hot编码的升级版。

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学界 | 473个模型试验告诉你文本分类中的最好编码方式

对于卷积网络，我们使用字符字形（character glyph）图像、one-hot（或 one-of-n）编码和嵌入方法比较了不同的编码机制。...该研究所得出来的一些结论：基于 UTF-8 字节层面的 one-hot 编码在卷积网络中始终生成优秀结果；词层面的 N 元线性模型即使不能完美地分词，它也有强大的性能；fastText 使用字符层面的...2.2 One-hot 编码在最简单的 One-hot 编码中，每一个实体必须使用维数等于所有可能实体数的向量表达，并且除了该实体在词汇表中的索引为 1 以外，其它元素都为 0。...嵌入模型的优势在于不必要构建 One-hot 向量，因此嵌入模型的内存占用要显著地比 OnehotNet 少。最后，嵌入方法基本上可以应用于任意编码层面。 ? 图 2：不同模型测试误差的箱线图 ?...表 12：在 Joint binary 数据集上遍历一百万样本的估计训练时间，第四列时间估计以秒为单位。这些估计只供参考，训练时间还相当依赖于真实的计算环境。 ?

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数学推导+纯Python实现机器学习算法19：CatBoost

除此之外，CatBoost还考虑使用类别特征的不同组合来扩大数据集特征维度。通用处理方法类别型特征在结构化数据集中是一个非常普遍的特征。...对于类别型特征，以往最通用的方法就是one-hot编码，如果类别型特征取值数目较少的话，one-hot编码不失为一种比较高效的方法。...另一种最常用的方法则是目标变量统计（Target Statisitics，TS），TS计算每个类别对于的目标变量的期望值并将类别特征转换为新的数值特征。CatBoost在常规TS方法上做了改进。...对于训练数据，排序提升先生成一个随机排列，随机配列用于之后的模型训练，即在训练第个模型时，使用排列中前个样本进行训练。在迭代过程中，为得到第个样本的残差估计值，使用第个模型进行估计。...使用余弦相似度来近似梯度，对于每个样本，取梯度。在评估候选分裂节点过程中，第个样本的叶子节点值由与同属一个叶子的的所有样本的前个样本的梯度值求平均得到。

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Deep learning with Python 学习笔记（5）

0 (也可以进行字符级的 one-hot 编码) Keras one-hot编码Demo from keras.preprocessing.text import Tokenizer samples...one-hot 编码的一种变体是所谓的 one-hot 散列技巧（one-hot hashing trick），如果词表中唯一标记的数量太大而无法直接处理，就可以使用这种技巧将单词散列编码为固定长度的向量...，通常用一个非常简单的散列函数来实现这种方法的主要优点在于，它避免了维护一个显式的单词索引，从而节省内存并允许数据的在线编码，缺点就是可能会出现散列冲突词嵌入 one-hot 编码得到的向量是二进制的...当可用的训练数据很少，以至于只用手头数据无法学习适合特定任务的词嵌入，你可以从预计算的嵌入空间中加载嵌入向量，而不是在解决问题的同时学习词嵌入。...有许多预计算的词嵌入数据库，你都可以下载并在 Keras 的 Embedding 层中使用，word2vec 就是其中之一。

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Kaggle知识点：类别特征处理

那如果使用one-hot编码，显得更合理。独热编码优缺点优点：独热编码解决了分类器不好处理属性数据的问题，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。...LabelEncoder能够接收不规则的特征列，并将其转化为从0到n-1的整数值（假设一共有n种不同的类别）；OneHotEncoder则能通过哑编码，制作出一个m*n的稀疏矩阵（假设数据一共有m行，具体的输出矩阵格式是否稀疏可以由...甚至有人直接用TS作为一个新的数值型变量来代替原来的类别型变量。...可见以下公式： Binary Encoding 把每一类的序号用二进制进行编码，使用log2N维向量来编码N类。...在Helmert编码（分类特征中的每个值对应于Helmert矩阵中的一行）之后，线性模型中编码后的变量系数可以反映在给定该类别变量某一类别值的情形下因变量的平均值与给定该类别其他类别值的情形下因变量的平均值的差值

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【干货】用神经网络识别歌曲流派（附代码）

其中一个是低音鼓声，另一个是高音口哨声。它们明显不同，你可以看到它们的MFCC数值是不同的。让我们转到代码（本文的所有代码文件都可以在Github链接中找到）。...处理这个文件夹时，每个文件会有100首歌曲; 你可以提取特征并将这些特征放在all_features.append(features)列表中。那首歌曲的流派名称也需要列在一个列表中。...然后，使用to_categorical，将这些整数转换为one-hot编码。那么，返回的是1000x10维。因为有1000首歌曲，每个歌曲都有10个二进制数字来表示单热编码。...由于你有多个输出，你可能希望进行分类交叉熵和度量准确性，以便除了始终显示的损失之外，还可以在评估期间看到准确度。但是，准确度更有意义。...并用它来评估每个epoch之后它的表现如何。

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深入理解CatBoost

One-hot编码可以在数据预处理时完成，也可以在模型训练的时候完成，从训练时间的角度，后一种方法的实现更为高效，CatBoost对于基数较低的类别型特征也是采用后一种实现。...一种折中的办法是可以将类别分组成有限个的群体再进行One-hot编码。...甚至有人直接用TS作为一个新的数值型变量来代替原来的类别型变量。...这在CatBoost模型评估器中得到了广泛的应用：我们首先将所有浮点特征、统计信息和独热编码特征进行二值化，然后使用二进制特征来计算模型预测值。 6. 基于GPU实现快速训练密集的数值特征。...（2）CatBoost处理类别型特征十分灵活，可直接传入类别型特征的列标识，模型会自动将其使用One-hot编码，还可通过设置 one_hot_max_size参数来限制One-hot特征向量的长度。

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【ML】深入理解CatBoost

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

encoding本质上都是利用类别和标签之间的某种统计特征来代替原始的类别，从而使得无法直接处理类别的模型可以在编码后的结果上正常运行。...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...({'ID':[1,2,3,4,5,6], 'RATING':['G','B','G','B','B','G']}) # 使用binary编码的方式来编码类别变量

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TensorFlow 指标列，嵌入列

指标列，采取 one-hot 编码方法，有多少类输入就会得到一个多少维的向量。如果输入类别为 4 类，那么可以编码为如下，0,1,2,3 类分别编码为4维的向量。...出于多种原因，随着类别数量的增加，使用指标列来训练神经网络变得不可行。如何解决类别数量激增导致的指标列不可行问题？...使用嵌入列来克服这一限制，嵌入列并非将数据表示为很多维度的独热矢量，而是将数据表示为低维度普通矢量，其中每个单元格可以包含任意数字，而不仅仅是 0 或 1。...如果选用指标列，则每个单词的取值为 1 万维，采取嵌入列，每个单词的维度仅为 10，这相比 one-hot 编码绝对是低维度了，维度取值一般经验公式是单词个数的4次方根。...2、初始时，将随机数字放入嵌入向量中，分配值在训练期间进行，嵌入矢量从训练数据中学习了类别之间的新关系。

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入门 | 神经网络词嵌入：如何将《战争与和平》表示成一个向量？

如果使用余弦距离来衡量向量之间的相似性，那么在经过 one-hot 编码后，每一对比较的实体之间的相似度都是零。...这意味着，如果我们使用 one-hot 编码，《战争与和平》与《安娜·卡列尼娜》这样的实体（都是列夫·托尔斯泰的经典著作）不会比《战争与和平》与《银河系漫游指南》之间的距离更近。...学习嵌入 one-hot 编码的主要问题是其变换并不依赖于任何监督。通过在一个监督任务上使用神经网络来学习它们，我们可以对嵌入实现极大的提升。...经过一定的降维之后，我们可以得到下面的图像： ? 与最近邻一起的嵌入书籍我们可以清楚地看到学习嵌入的价值！...这基本上只在可视化时使用，因为其输出是随机的，不支持转换成新数据。另一种正在迅猛发展的新方法是统一流形近似和投影/UMAP，它的速度要快得多，而且也支持转换成嵌入空间中的新数据。）

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