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将具有多个类别的标称变量重新编码为虚拟变量

是一种常用的数据预处理技术，也称为独热编码（One-Hot Encoding）。它将每个类别转换为一个新的二进制特征，用于表示原始变量的每个可能取值。

虚拟变量的编码方式是将原始变量的每个可能取值创建为一个新的二进制变量，其中只有一个变量为1，其余变量为0。这样做的目的是为了在机器学习算法中能够更好地处理标称变量，使其能够被算法正确地解释和使用。

优势：

保留了原始变量的类别信息，不会引入任意的顺序关系。
虚拟变量的编码方式可以直接应用于各种机器学习算法，如逻辑回归、决策树等。
虚拟变量的编码方式可以处理多类别变量，不受类别数量的限制。

应用场景：

分类问题：在分类问题中，如果标签变量是标称变量，可以使用虚拟变量编码来将其转换为可供机器学习算法使用的形式。
自然语言处理：在文本分类、情感分析等任务中，将词汇表中的词语编码为虚拟变量可以更好地表示文本特征。
推荐系统：在推荐系统中，用户的兴趣爱好、喜好等标称变量可以通过虚拟变量编码来表示，从而提高推荐的准确性。

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请注意，以上链接仅供参考，具体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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深入解释 CTGAN 的工作原理

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One-hot 编码将类别特征进行表示一个最好的办法就是使用一组比特位来表达。每一位代表一个可能的类别。如果该变量不能一次成为多个类别，那么该组中只有一位可以是1。...因此是一个绝对的具有k个可能类别的变量被编码为长度为k的特征向量。...通过虚拟编码，偏差系数代表响应的平均值参考类别的变量y，在这个例子中是纽约市。该第i个特征的系数等于平均响应之间的差异第i类别的值和参考类别的平均值。...独热编码实际上具有相同的截距和系数，但在这种情况下，每个城市都有线性系数。在效果编码中，没有单一特征代表参考类别。因此，参考类别的影响需要分别计算为所有其他类别的系数的负和。...例如，如果原件特征是文档中的单词，那么散列版本将具有固定的词汇大小为m，无论输入中有多少独特词汇。

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什么是机器学习中类别数据的转换？

以下用电影数据集为例说明：利用Pandas写的DataFrame数据框标称特征和有序特征类别数据特征又可分为标称特征和有序特征。...02 类标编码接下来进行到本篇笔记的重点，也就是类表的编码。可以看到，类型、地区特征里数据都是字符串，虽然方便观看，但是机器学习库（算法运用）要求类标以整数形式进行编码。...这里用到3种方式进行类标编码： 1、字典映射以‘适宜儿童’这一特征列为例，将‘是’映射为1，将‘否’映射为0。...经济的做法是采用枚举方式对每个特征进行编码，因为标称特征无序，所以哪一类被编成哪一个整数不重要。...解决该问题的方法是独热编码技术。即创建一个虚拟特征，虚拟特征的每一列各代表标称数据的一个值。把‘地区’这1列裂变成4列： 1代表该电影属于该地区，0代表不属于该地区。

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Java 12 新特性概述

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