当添加一个非二进制特征时，scikit-learn分类器会给出不同的结果

。scikit-learn是一个流行的Python机器学习库，提供了丰富的分类器算法和工具。在使用scikit-learn进行分类任务时，特征的类型对分类器的结果会产生影响。

当添加一个非二进制特征时，分类器会根据特征的不同取值进行区分和判断。非二进制特征指的是具有多个离散或连续取值的特征，例如颜色、温度、年龄等。分类器会根据这些特征的取值范围、分布和重要性等因素，将其纳入到分类决策的过程中。

具体来说，分类器会根据非二进制特征的取值情况，计算特征与目标变量之间的相关性，并将其转化为数值表示。这个过程通常涉及特征编码、特征缩放和特征选择等步骤。特征编码可以将非二进制特征转化为数值表示，例如使用独热编码或标签编码。特征缩放可以将特征的取值范围映射到一定的区间内，例如使用标准化或归一化。特征选择可以根据特征的重要性进行筛选，例如使用相关性分析或特征重要性评估。

根据不同的非二进制特征和分类器算法，分类器会对特征进行不同的处理和权重分配，从而得出不同的分类结果。因此，在使用scikit-learn进行分类任务时，需要根据具体的特征类型和分类需求，选择合适的特征处理方法和分类器算法。

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