如何获得一个类似于一次热编码的结构，但没有二进制编码(只有0和1000中的正数)？
要获得一个类似于一次热编码的结构，但没有二进制编码(只有0和1000中的正数)，可以使用一种称为One-Hot编码的技术。One-Hot编码是一种将离散特征转换为二进制向量的方法，其中每个特征值都表示为一个唯一的二进制位。在这种编码中，只有一个位为1，其他位都为0。
具体步骤如下：
- 确定需要编码的特征的取值范围。
- 创建一个长度等于特征取值个数的全零向量。
- 找到特征的索引，并将对应位置的值设置为1。
例如，假设有一个特征"颜色"，可能的取值为"红色", "蓝色", "绿色"。使用One-Hot编码，可以将这个特征编码为三个二进制向量：1, 0, 0表示红色，0, 1, 0表示蓝色，0, 0, 1表示绿色。
在云计算领域，One-Hot编码可以应用于多个场景，例如：
- 机器学习中的分类任务，将离散特征转换为可供模型处理的输入。
- 文本分类中，将文本特征转换为向量表示。
- 推荐系统中，将用户的兴趣标签进行编码。
腾讯云提供了多个与机器学习和数据处理相关的产品，可以用于处理One-Hot编码的任务，例如：
- 腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tcml）
- 腾讯云数据处理服务（https://cloud.tencent.com/product/dps）
请注意，以上答案仅供参考，具体的解决方案和产品选择应根据实际需求和情况进行评估和决策。
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2回答
我正在学习神经网络的不同输入向量表示。
稀疏单热编码矢量的替代方案之一是多热编码.
我是否正确地理解了传统的二进制数计算方法正是多重热的含义？我们可以把一个字节想象成一个由8个组件组成的向量，每个条目要么是0，要么是1.0
问题的第二部分：
我想使用多热编码来表示多达255个可能的输入值.如果我使用二进制方法，这会与标签编码相同吗？从某种意义上说，网络会发现00000010比00000001更“优越”，有“强相关性和优先级”吗？
还是说不那么夸张了？例如，在标签编码中，我只需要使用一个输入神经元，只要有0到255的不同强度，就像枚举一样。这样的效果会被夸大，因为它显示了值A相对于值A-1的明显
浏览 0提问于2018-08-21得票数 7
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我目前正在尝试为我拥有的数据集进行功能选择。大约有50个变量，其中35个是绝对变量，每个变量要么是二进制变量，要么是<5个可能值。我试着在预处理之前得到15个输入变量。
我试图使用递归功能消除交叉验证(RFECV)在科学工具包-学习。因为存在连续变量和范畴变量的混合，所以当我对我有两个问题的范畴进行编码时，我遇到了一些问题：
，，RFE是否仍然适用于一次热编码，并且它是否准确？，如何在所选特性对应的一次热编码之前得到哪些列？例如，如果它告诉我保留第20列，我如何知道哪一列对应于预处理前的列，以便将其保留为原始的输入变量。
我不打算包括预处理，但它所做的只是推测和一个热编码，没有列删除。
浏览 6提问于2020-07-19得票数 0
2回答
分类熵与二进制交叉熵的区别
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使用keras，我必须训练一个模型来预测图像属于0类或1类，我对二进制和categorical_cross_entropy感到困惑。我已经找过了，但我还是很困惑。有些人提到，当我们试图预测多个类时，我们只使用范畴交叉熵，为此我们应该使用一个热编码向量。因此，这意味着我们在使用binary_cross_entrpoy进行训练时，不需要任何热编码的矢量标签。有些人建议将one_hot向量表示为或binary_cross_entropy的。我使用一个热编码器，0，1或10，与绝对交叉熵。我最后一层是
model.add(Dense(num_classes, activation='softm
浏览 0提问于2018-10-24得票数 1
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是否需要对此数据集进行热编码？
、、、、
下面是来自UCI数据存储库的数据集。我想要建立一个回归模型，将血小板计数作为因变量(Y)，其余作为特性/输入。
然而，像贫血、性别、吸烟和DEATH_EVENT这样的分类变量很少出现在数字形式的数据集中。
我的问题是：
在建立回归模型之前，应该对这些变量进行“一次热编码”吗？，我还观察到值在不同的范围内，所以在应用回归模型之前，我是否应该缩放数据集？。
浏览 4提问于2020-07-06得票数 1
在我的dataset中，有一个列有较大的no类别。对于模型培训或构建，我们需要将这些类别转换为数字。我们可以使用几种方法将标签转换为数字编码、单热编码和标签编码器，但在这里，我的问题是类别不是序号(不需要保留顺序)。我们可以使用一个热编码，但它创造了大量的维度。在这种情况下，要有效地将类别转换为数字，需要选择哪种方法？它不应该影响模型的尺寸。
请对这件案子提出建议。提前谢谢。
浏览 0提问于2021-07-14得票数 1
我正在学习CrossEntropyLoss模块在pytorch。导师说，你应该用“标签编码”输入目标值y，而不是输入“单一热编码”。像这样
loss = nn.CrossEntropyLoss()
Y = torch.tensor([0])
Y_pred_good = torch.tensor([[2.0, 1.0, 0.1]])
Y_pred_bad = torch.tensor([[0.5, 1.0, 0.3]])
l1 = loss(Y_pred_good, Y)
l2 = loss(Y_pred_bad, Y)
print(l1.item())
print(l2.item())
浏览 5提问于2022-11-23得票数 1
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我计划使用数据来解决集群问题，其中包含一个具有二进制值的列--买进/卖出。
我应该转换这个属性并赋值给它二进制值(BUY=1，SELL=0)，并保持在同一列中，从而减少数字维数吗？
或
热编码属性(添加两列买卖，并将1放在适当的列上)？
这两种名义到数字转换方法如何影响流行聚类算法的最终模型(K均值、层次化等)
浏览 0提问于2020-02-26得票数 1
我是一个学习机器学习的初学者。 我尝试做一些模型(FNN)，这个模型有太多的输出标签，不能使用one-hot编码。 你能帮我一下吗？ 我想解决这个问题:标记数据是针对水果的： 类型(苹果，葡萄，桃子)，质量(好，正常，差)，价格(昂贵，正常，便宜)，大小(大，正常，小) 因此，如果我进行单热编码，数据大小最大为3*3*3*3，81 我认为标签数据看起来像4个单热编码序列数据。 有没有办法让标签数据在小维，而不是81维一热编码？ 我认为二进制编码也可以使用，但认识到在神经网络中使用二进制编码存在一些缺点。 谢谢:D
浏览 22提问于2019-12-13得票数 0
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我正在用巧妙的方式生成一个热图，然后改变颜色刻度。如果热图的值都是正的，那么就会产生一个色标，而不是整个颜色的范围。
我怎么才能解决这个问题？
输入
import pandas as pd
import numpy as np
import plotly.offline as py
import cufflinks as cf
cf.go_offline()
index = range(500)
columns = range(20)
df = pd.DataFrame(np.random.randn(500, 20) + 100, index=index, columns=columns)
浏览 6提问于2017-10-14得票数 1
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我刚刚读过这个，它解释了二元交叉熵和分类交叉熵之间的区别，特别是，我对这张图片有一个疑问：
作者讨论了一个多标签的情况，你的目标(或地面真相)标签是一个热编码，但如果你的目标标签不是一个热编码，你会使用什么损失功能？例如，如果只有一半的熊猫在图像中，然后我将图像标记为1，0，0.5，那么在这种情况下，我还会使用二进制交叉熵吗？在目标向量不是二进制的情况下，数学是如何计算的？
浏览 4提问于2020-08-05得票数 1
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二进制关联是处理多标签分类问题的一种众所周知的技术，在这种技术中，我们为一个特征的每一个可能值训练一个二进制分类器：
另一方面，自然语言处理中通常使用一个热编码器(OHE)来编码以多个值作为二进制向量的分类特征：
我们是否可以认为这两个概念是同一个概念呢？还是有技术上的差异？
浏览 2提问于2016-08-08得票数 0
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I来自文档的：
tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy( from_logits=False，reduction=“汽车”，name="sparse_categorical_crossentropy“)
计算标签和预测之间的交叉熵损失。
当有两个或多个标签类时，使用这个交叉熵损失函数。我们期望标签以整数的形式提供。如果您想使用单热表示提供标签，请使用CategoricalCrossentropy丢失。对于y_pred，每个特性应该有# classes浮点值，对于y_true，每个特性应该有一个浮点值。
为什么这叫做稀疏分类交叉
浏览 5提问于2020-06-22得票数 2
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编码多类响应变量
、、
当响应变量有多个类时，例如“晴天”、“多雨”、“多云”时，我们应该如何编码它？我知道，对于这样的预测器，我们通常使用一次热编码，如果一个预测器有太多的类，那么我们可能只使用LabelEncode。
当这个多类问题发生在响应变量中时，我想我们可以只使用LabelEncode()，而可以使用一个热编码，对吗？因为如果我们使用一个热编码，那么我们将有两个变量作为响应变量，而sklearn中的机器学习算法通常期望响应变量不是向量，对吗？(我的意思是，它期望一个长的一维向量，长度等于观察到的数目，而不是2D矩阵)。但另一方面，如果我们把“晴天”、“多雨”、“多云”映射为{1,2,3}或{0,1,2}或任
浏览 0提问于2017-04-19得票数 4
我们是否应该将输入转换为热向量，并期望一个热向量作为输出？我的意思是，我们能用像x=12，-234，54，78，12 6这样的向量来填充LSTM，并且有这样的标签向量: y=13、-230、50、80、9、7吗？(我们根本不使用单一热向量)。这样的网络能正常运作吗？还是将输入/输出转换为单热向量更好，这就是LSTM的本质？
如果用一个热向量给LSTM喂食不是必要的规则，而且在我前面的问题中，我们喜欢用这样的向量来给我们的网络提供信息，那么我们是否应该再次使用softmax()函数来输出？或者我们可以使用更好的选项来解决这类问题(甚至不使用任何函数)？如果我们必须(或更好)使用softmax，我
浏览 0提问于2019-02-19得票数 0
1回答
分类特征编码
、、、、
我在做一个分类模型。我有明确和连续的数据。分类列包括两个类的列，如性别(男性、女性)和多类列(如位置)。
我需要将这些编码成数值。我会做一个热编码和删除第一列，但这是不现实的，一个看不见的测试数据，可能有看不见的值。因此，我计划用句柄_ignore=‘ignore’进行一次热编码。
然而，我的问题是，我害怕它在数据中呈现的多重共线性，特别是对于有两个类的列。
我想出的解决方案是只在列上应用LabelEncoder，其中包含2个类，其余部分只使用一个热编码器。这样减少了多重共线性的影响。
这听起来对吗？
请告诉我你的想法。谢谢。
浏览 0提问于2022-01-20得票数 1
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只有两个值的范畴变量
、、、、
我正在处理不同的数据集，这些数据集只有的分类变量/特性，只有两个值，例如(温度=‘低’和‘高’)或(light = 'on‘和'off'或'0’和'1')。
我不确定是否使用“单热编码”或标签编码“方法”来训练我的模型。我正在研究一个分类问题，并使用一些有监督的机器学习算法。
我使用了“标签编码”，并取得了很好的效果。我觉得我可能做错了什么。我不确定是否应该使用“一次热编码”。
对于只有两个值的范畴变量，应该使用哪种方法来转换变量？
浏览 5提问于2019-12-05得票数 0
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我们使用一个带有名义变量的热编码，这样我们就不会强加任何顺序关系。如果我们有一个范畴变量，有三个类别:红色，蓝色，绿色。这个变量的热编码将是: Blue -> 一千零零，Green -> 0,1,0和Red -> 0 0 0 1。现在，如果我们把这些二进制数转换回十进制数，我们将有:蓝色-> 4，绿色->2和红色-> 1，它有自然的排序关系，那么一个热编码怎么不引入自然排序关系呢？
浏览 0提问于2022-09-27得票数 -1
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我试图在UCI成人数据集上做一些特征选择算法，我遇到了Univaraite特征选择的问题。我正在对所有的分类数据进行一次热编码，将它们改为数字，但这给了我大量的f分数。
我怎么才能避免这种情况？我应该怎么做才能使这个代码更好呢？
# Encode
adult['Gender'] = adult['sex'].map({'Female': 0, 'Male': 1}).astype(int)
adult = adult.drop(['sex'], axis=1)
adult['Earnings']
浏览 1提问于2016-12-17得票数 3
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我有一个有一个分类列的pyspark，该列正在通过.
si = StringIndexer(inputCol="LABEL", outputCol="LABEL_IDX").fit(df)
df = si.transform(df)
oh = OneHotEncoderEstimator(inputCols=["LABEL_IDX"], outputCols=["LABEL_OH"]).fit(df)
df = oh.transform(df)
当我看数据后，我看到一些一个热编码向量看起来像..。
(1,[],[])
我希望稀疏向
浏览 3提问于2020-01-17得票数 1
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对于有两个类别的变量，它们需要一个热编码吗？在我的数据集中，我有一个二进制变量作为1或0。我是否需要为我的模型在管道中转换这个变量，还是让它保持原样？
variable = np.array([0,0,0,1,0,1,0]).reshape(-1,1)
ohc = OneHotEncoder()
ohc.fit(variable)
浏览 2提问于2021-03-06得票数 2
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是否需要对python中的随机森林分类器进行一次热编码？我想从逻辑上理解，随机林中是否可以用标签编码来处理分类特性，而不是单热编码。
浏览 4提问于2021-01-14得票数 0
1回答
我的数据包含了多个分类feature.The特征空间是医学症状，因此这个特征的数据如下：“发烧”，“疼痛”，“黄色皮肤”。 .The的症状观察量每个样本是不固定的，我有大约50个不同的症状。
我如何将这个特性编码成ML模型可以处理的东西？数组中症状的顺序并不重要。
我尝试了一个热编码，但将50个类别级别的特征空间投影到50个指标中意味着丢失信息(有一个稀疏矩阵)。
有什么想法吗？
浏览 0提问于2019-01-10得票数 1
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这个问题涉及到在CNN中使用位置向量进行关系分类，如曾等人在多个出版物中所描述的：
我正在尝试在tensorflow中实现这样一个模型。我的问题如下：
使用随机初始化的向量来表示位置信息有什么好处？例如，为什么不使用带有100维的单热向量编码来表示位置呢？难道不建议把一个热向量和密集的字向量结合起来吗？
位置向量是否有最小维数，取决于单词向量的维数？例如，假设单词向量维数为500，那么对于位置向量来说，10的维数是否太小，在模型中是没有价值的？是否有一个范围的维度是已知的表现良好的位置矢量？
编码位置信息的随机初始化向量之间的距离重要吗？
非常感谢你抽出时间来研究这个问题！
浏览 0提问于2017-10-12得票数 2
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我有NYC 311投诉数据集。我想要构建一个随机森林分类器，它将获取关于投诉的分类输入特性并确定投诉类型。
X = df[['Location Type', 'Incident Zip', 'Street Name',
'City', 'Borough', 'Open Data Channel Type']]
所有这些特性都是名义变量(分类)，我需要将字符串变量转换为浮点变量，然后再将它们输入模型。我不愿意使用一个热标签编码，因为一些功能有超过1000个类别，进一步的计算可能超出我的笔记本电脑。
浏览 3提问于2020-12-16得票数 1
我有一个包含200+分类变量(非序数)的数据集，并且只有几个连续变量。我试过使用一种热编码，但这会使维度增加很多，结果会导致很差的分数。
看起来，普通的scikit学习树只能与已被转换为一个热编码(对于非序数vars)的分类变量一起使用，如果有一种方法可以创建一棵没有一个热的树，我就是这样做的。我做了一些研究，发现有一个名为h2o的API可能很有用，但我正在设法在我的本地机器上运行它。
浏览 0提问于2019-07-05得票数 3
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二进制数而不是一个热向量
、、、
在进行logistic回归时，通常使用一个热向量作为期望的结果。那么，no of classes = no of nodes in output layer.我们没有在词汇表中使用单词索引(或一般的类数)，因为这可能会错误地表示两个类的接近程度。但是为什么我们不能用二进制数代替一个热向量呢？
也就是说，如果有4个类，我们可以将每个类表示为00、01、10、11，从而导致输出层中的log(no of classes)节点。
浏览 0提问于2016-10-23得票数 7
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我正在努力将十进制数转换为2的补充二进制数。我理解这个概念；
将数字转换为十六进制(基数16)
将结果转换为二进制(填充为8位数字)
反转所有位并添加1
所以我一直在尝试转换92(基数10)
92 -> Hex = 5c
5C == 5 12 -> Binary = 01011100
Inverting = 10100011
+ 1
=10100100
但是我用一个在线转换器来检查我的答案: 01011100我做错了什么？我知道最重要的位应该是0，因为这个数字是正数。但除此之外，我很困惑。
更新
这是因为正
浏览 3提问于2015-02-05得票数 1
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我注意到，当在特定的数据集(矩阵)上使用一种热编码并用作学习算法的训练数据时，与使用原始矩阵本身作为训练数据相比，它在预测准确性方面提供了明显更好的结果。这种性能提升是如何实现的？
浏览 6提问于2013-07-04得票数 132
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单标签多类分类随机森林蟒蛇
、、、、
我是机器学习的新手，目前正在处理由分类数据组成的csv文件格式的数据集。作为预处理的一种手段，我对数据集中的所有变量进行了热编码。 目前，我正在尝试应用随机森林算法将条目分类为4个类别中的一个。我的问题是，我不知道这一个热编码变量到底发生了什么。我如何将它们提供给算法？它能区分buying_price_high、buying_price_low (buying_price的一种热编码)吗？ 我还对response变量进行了一次热编码。
浏览 19提问于2019-10-02得票数 0
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我正在做一个序列神经网络回归与3个密集的层，将训练在一个简单的数据集。但是，在我到代码的那一部分来执行模型之前，我得到了与dataset中的列不同的特性形状。数据集的列包括：
一个分类的“名称”列，它是一个热编码的。
2)另外20列是整数/浮点数。
我的数据集中有21个特征。ValueError告诉我它期望的是36，但是当我使用X.shape为我的数据集检查形状时，只有21个，它告诉我形状是(98,36)。我的数据集有98行x21列。我的数据集中只有21个特性。它怎么会有36的形状呢？
因此，当我试图运行我的Keras模型时，当然会收到这个错误。
错误ValueError:层sequentia
浏览 0提问于2021-06-24得票数 2
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我需要对我的数据集中的分类变量“星期几”进行一次热编码，但有时数据集只有一个值，比如“星期三”，在这种情况下如何进行一次热编码？
浏览 5提问于2018-02-07得票数 1
1回答
我正在处理由几十个关于人的二进制特性组成的数据，这些特性基本上可以归结为"person with“真/假。
从我所能找到的在线分类数据应该是一个热编码，而不是为每个类别分配一个任意的值，因为你不能说“类别1小于类别2”。因此，解决方案是为每个类别创建一个虚拟变量：
Cat || dummy 1 | dummy 2 | dummy 3
____||_________|_________|________
1 || 1 | 0 | 0
2 || 0 | 1 | 0
3 || 0 | 0 | 1
浏览 3提问于2017-04-20得票数 13
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H2O如何处理多属性分类特征(即带有逗号分隔值的列，如('1,2,3'，'1,4'，'1,2')？我是否需要手动将它们拆分成多列(一次热编码)？
更具体地说，假设数据是一个制表符分隔的文件，如下所示：
col1 col2 1 1,2,3 2 1,4 1 1,2
浏览 6提问于2017-08-08得票数 0
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2回答
我需要打印非英文字符打印收据，使用热POS收据打印机。Xprintxp-58III热POS接收打印机支持通用的ESC/POS命令。正如我所知道的，这应该通过设置字符代码表来完成。在我的例子中，目标代码页是21。用于设置代码页的ESC/POS命令是'ESC t n' (ASCII)或'1B 74 n' (十六进制)，其中'n'是字符代码表的页n。
我使用十六进制形式的命令: shold将'21‘转换成十六进制值，或者我应该使用这个数字而不进行转换，即'1B 74 21'
另外，在初始化代码之后，应该在哪里添加thnis命令？
浏览 0提问于2018-09-18得票数 4
我们(偶尔！)必须为我们的产品发布热修复程序，并通过直接重新发布受影响的文件来执行此操作，而不是使用新的安装程序。该产品包含大量的部分，一些是托管代码，一些是非托管代码。
目前，构建工件(exe，dll)的开发标志需要在热修复程序中提供。我们希望能够通过将它们与以前的构建进行比较来自动识别它们。简单的二进制比较不起作用，因为所有文件上的版本号都已更改，因为如果文件是构建的一部分，则使用新的版本号来标记文件。
有没有工具可以进行更智能的比较，并决定应该包含哪些文件？我们仍然会让开发人员检查列表，这是为了捕获开发人员没有想到的文件，而不是相反。
(注意:更改热修复/构建过程不是一个直接的选择，我们
浏览 3提问于2008-10-31得票数 1
2回答
我们知道，ML模型自然地以一个以实值元素为输入的特征向量作为输入，并学习预测。但是它能把一个固定大小的向量作为一个整体来学习吗？
例如，当使用128位字符串作为特性时，我们可以计算数据集中出现的不同字符串的总数，并对其应用一次热编码。但是，以这种方式编码的维度可能非常大(千)。或者我们可以使用二进制来表示128位字符串，它只贡献128个维度.我不知道传统的ML模型(而不是CNN)，比如随机森林，是否能够了解128个特征的相关性。或者有什么方法可以把128个功能作为一个整体来看待呢？
浏览 0提问于2020-09-25得票数 1
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我正在学习网络安全，但是我对URL编码很困惑。
在PortSwigger上，我了解到URL http://127.0.0.1/admin可以编写为http://127.0.0.1/%2561dmin，方法是将a编码为%61，然后再编码%，从而使之成为%2561
当我在本地计算机上尝试这一点时，单个URL编码工作正常。http://127.0.0.1/%61dmin被解释为http://127.0.0.1/admin
但是双重URL编码不起作用。http://127.0.0.1/%2561dmin变成http://127.0.0.1/%61dmin
我很困惑服务器是如何知道它需要解码多少次URL
浏览 0提问于2020-03-16得票数 3
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5回答
我正在尝试对某些分类列执行一次热编码。从我正在学习的教程中，我应该在一次热编码之前做LabelEncoding。我已经成功地执行了标签编码，如下所示
#categorical data
categorical_cols = ['a', 'b', 'c', 'd']
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
# instantiate labelencoder object
le = LabelEncoder()
# apply le on categorical feature
浏览 0提问于2020-04-05得票数 21
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2回答
虽然在应用线性模型之前标准化一个热编码特性可能没有任何附加价值，但这样做是否有任何危害(即影响模型性能)？
标准化定义:分别使用(x -均)/ std使特征均值和std 0，1)
我更喜欢在一次热编码之后对我的整个训练数据集应用标准化，而不是只将它应用于数字特征。我觉得这会大大简化我的管道。
例如，如果我有一个二进制特性，那么将提供给模型的向量是1，1，0，0，1。
如果在拟合模型之前对此二值特征进行标准化处理(减去平均值= ~0.57，除以std =~ 0.49)，则向量将成为
0.8660254，0.8660254，-1.15470054，-1.15470054，-1.15470054，0
浏览 0提问于2020-08-13得票数 7
3回答
当一些自变量是分类的而另一些自变量是连续的时，机器学习算法和预处理的选择如何变化？这样的数据能直接应用到使用一次热编码转换分类数据的算法中吗？
例如，有2列是:年龄和种族，年龄是连续的，种族是绝对的。
更新:不知道连续变量的理想桶。
浏览 0提问于2019-02-22得票数 4
1回答
在多类分类的情况下，如果类数为N，则NN具有N输出节点。然而，对于使用神经网络的二进制分类，输出节点仅为一个。
混淆:使用整数值标签(0/1或1/ 2 )进行二进制分类的，输出节点的数目会是2吗？或者，在一个热编码方案0-0，0-1,1-0和1-1的情况下，输出节点数将为2个，否则将为1个输出节点。
这种混淆也来自于实现语法。在下面使用CNN的代码中，对于二进制分类，当类是整数值0/1或1/2时，我必须提到numClasses =2。这是否意味着有两个输出节点？请纠正我哪里错了。
inputSize = [28 28 1];
numClasses = 2;
layers = [
im
浏览 0提问于2020-05-26得票数 1
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3回答
我有一个分类案例研究，其中我使用Logistic回归模型。我想使用一个热编码将我的分类列(SalStat)值转换为0和1。这是我的代码： data2["SalStat"] = data2["SalStat"].map({"less than or equal to 50,000":0, "greater than 50,000":1})
print(data2["SalStat"]) 上面的代码没有将值转换为0和1，而是将它们转换为nan!，我哪里错了？ PS: SalStat列将行分类为“小于或等于50,000
浏览 20提问于2020-10-14得票数 0
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我知道，在训练机器学习算法之前，我们必须先对分类数据进行一次热编码.但我的问题是，我们是否需要手动删除一列，还是由sklearn来完成？
浏览 2提问于2018-06-05得票数 2
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3回答
如果我用一个人的补码来表示数字，我会得到什么结果？
例如，01110 (一个正数)，它的补码应该是01110还是10001？
如果这个数是10001 (一个负数)，那么1的补值是01110？
浏览 2提问于2012-06-02得票数 1
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如果数据集是以字符形式给出的，即分类的，那么我们需要使用一种热编码将它们转换为数字数据？
我的第二个问题是，一个热编码只对名义数据类型有意义，还是对名义数据类型和序数数据类型都有意义？
浏览 16提问于2019-07-20得票数 0
在推荐系统NCF中，输入是一批用户-项交互(一次热编码)，输出是项目是否已购买的0-1分数：
📷
这似乎表明模型所训练的项目输入向量已经包含y，我理解它的目的，但这不是导致过度拟合的危险的高概率吗？
浏览 0提问于2020-01-28得票数 1
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我正在努力学习如何为分类器找到最佳参数。因此，我使用GridSearchCV来解决多类分类问题。在上生成了一个虚拟代码--我只是将该代码与n_classes=3一起使用。
import numpy as np
from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.preprocessing import StandardScaler,label_binarize
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.pipeline import make_pipeline
from sklear
浏览 0提问于2018-06-08得票数 3
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