我们能标准化一个实际上是分类的数字列吗？
是的，我们可以标准化一个实际上是分类的数字列。在数据处理和分析中，标准化是一种常用的数据预处理技术，用于将不同尺度、不同单位的数据转化为统一的标准分布。对于实际上是分类的数字列，可以采用独热编码（One-Hot Encoding）的方式进行标准化。
独热编码是一种将离散特征转换为二进制向量表示的方法。它将每个分类值映射到一个唯一的整数值，并将该整数值表示为二进制向量，其中只有一个元素为1，其余元素为0。这样可以消除分类值之间的大小关系，避免引入不必要的数值偏差。
独热编码的优势在于能够保留分类特征的信息，同时不引入数值偏差。它适用于机器学习算法对输入数据的要求，能够更好地处理分类特征，提高模型的准确性和性能。
应用场景包括但不限于：文本分类、推荐系统、图像识别、自然语言处理等领域。在这些场景下，独热编码可以将分类特征转化为机器学习算法能够处理的输入格式，提高模型的效果和泛化能力。
腾讯云提供了丰富的产品和服务来支持云计算和数据处理需求。其中，腾讯云的人工智能服务（https://cloud.tencent.com/product/ai）和大数据服务（https://cloud.tencent.com/product/cds）可以提供强大的数据处理和分析能力，帮助用户实现数据的标准化和优化。
请注意，本回答仅提供了一种解决方案，实际应用中还需根据具体情况选择合适的方法和工具。
相关·内容
1回答
我们能标准化一个实际上是分类的数字列吗？
python、lasso-regression、regularized
我有房价-高级回归技术的数据集。我需要在上面做Lasso和Ridge正则化。我将训练数据保存在名为house的变量中。键入以下代码：得到以下输出：
此数据集中有一些列是数值的(int64和float 64)，但它们实际上是分类的(包括序数和标称)。我想问我是否可以标准化这些分类变量，或者我是否应该首先使用house[col_name]=house[col_name].as
浏览 27提问于2021-05-18得票数 0
1回答
NeuralNet回归、输入归一化/输出去正规化与激活函数的作用？
tensorflow、keras、normalization、denormalization
培训数据何时和范围也必须标准化？预测值应该如何去规范化？不同层的激活函数的选择对此有何影响？对于用于训练的目标(ytrain)：
浏览 2提问于2020-05-22得票数 0
1回答
如何处理python中的不平衡数据集和异常值？
python、data-science、outliers、imbalanced-data
我有两个疑问：
如果我们有一个数据数据的分类问题，它有很大的特性(列> 100)，如果其中的20/30是高度相关的，并且目标列(y)非常偏向一个类；我们应该首先使用Imblearn消除不平衡，还是应该删除高度相关的列在分类问题中，我们应该首先标准化数据还是处理异常值？
浏览 1提问于2020-02-20得票数 0
回答已采纳
1回答
使范畴值标准化或规范化
python、data-science、normalize、standardized
我对数据科学(我正在使用python)相当陌生，并发现在进一步研究之前，我们最好将数据标准化或规范化。我的问题是：
如果有分类值(二进制和使用一种热编码(0或1)，如男性或女性)，我们是否需要标准化或标准化这类数据?如果分类数据是非二进制的，那么如果分类数据是非二进制的，例如，衡量您的健康状况(，2=quite health，3=healthy，4=fit，5=v
浏览 8提问于2021-03-02得票数 2
4回答
如何在sklearn管道中仅标准化数值变量？
python、scikit-learn
我正在尝试创建一个由两个步骤组成的滑雪管道：
X_std = pd.merge(X_numeric_std, X[categorical], left_index=True, right_index=True)
但是，如果我要创建如下所示<
浏览 0提问于2018-02-07得票数 18
1回答
Python:手动排序X轴值
python、sorting、sqldf
我试图排序我的x轴在我的图形，因为我相信我的x轴不是一个升序，因为我的数据中的数据没有被正确地排序。我在数据中看到的是“1，10，11，12然后2，3，4.”是否有办法将我的数据排序为1,2,3,4,5,6或更具体，我想先按月份排序，然后是年份，最后是目的地。代码和图像如下。GROUP BY Destination, Year, Month
ORDER BY Destination ASC, Ye
浏览 7提问于2022-01-30得票数 0
回答已采纳
1回答
神经网络标准化、pca和/或tfidf的排序
neural-network、nlp、pca、text-classification、tfidf
我已经将它标记为55k列。我使用神经网络对数据进行分类，但是对于如何对预处理步骤进行排序有一些问题。我有太多的数据为我的硬件(不适合内存/太慢)，所以我使用PCA来减少尺寸。我目前正在标准化这些列，但我想知道是否可以使用tfidf而不是标准化。一些行有50k+令牌，而另一些行有<1k标记，因此我担心这些行会对缩放结果产生不适当的影响，这将从管道中滴下。这是个好/坏主意吗？在PCA之前，我会使用tfidf进行<
浏览 0提问于2020-09-15得票数 0
回答已采纳
3回答
MinMaxScaler :我也应该规范化类标签吗？
python、machine-learning、scikit-learn、deep-learning
我使用的是MLPRegressor，它采用5个连续的特征和1个特征，它从一组40个值的[0,1,2,.., 39]中提取值。有人告诉我，使用sklearn.preprocessing.MinMaxScaler(feature_range = (0,1))对这些特性进行标准化可以帮助提高性能，无论是使用MLP还是LSTM。因此，我在包含上述特性的Xtrain矩阵上使用它。
然而，对于我来说，我应该最小化一个分类变量，这看起来很奇怪。我应
浏览 1提问于2017-10-16得票数 1
2回答
得到一个更好的模型的标准化系数？
r、lme4
我被要求为一个glmer模型提供标准化的系数，但我不知道如何获得它们。不幸的是，函数不适用于glmer模型： no applicable method for 'beta' applied to an objectof class "c('glmerMod', 'merMod')"
我是否还可以使用其他函数，或者我必须自己编写一个</e
浏览 3提问于2020-09-26得票数 1
回答已采纳
1回答
支持向量机中的预测是否需要标准化输入向量？
machine-learning、svm、normalization
对于不同尺度的输入数据，我理解用于训练分类器的值必须标准化，以便进行正确的分类。
那么，用于预测的输入向量也需要标准化吗？我的场景是训练数据被规范化、序列化并保存在数据库中，当必须做预测时，序列化数据被反序列化以得到规范化的numpy数组，然后numpy数组适合于分类器，并将预测的输入向量应用于预测。那么，这个输入向量也需要标准化</em
浏览 5提问于2016-11-10得票数 3
4回答
分类编码前后的标准化？
machine-learning、scikit-learn、linear-regression、sklearn-pandas、one-hot-encoding
我正在研究一种回归算法，在这种情况下，k-NearestNeighbors可以预测某个产品的价格。应该
浏览 0提问于2017-11-13得票数 8
回答已采纳
2回答
Logistic回归-带有分类变量的多类分类
python、scikit-learn、logistic-regression
我目前正在使用一个同时具有分类和连续功能的数据帧，如下所示：
我想运行逻辑回归来预测目标值。本例中的目标值是种族，可以是"A“、"W”、"B“、"H”、"N“或"O"，代表”亚洲人“、”白人“、”黑人“、”西班牙人“、”美洲原住民“或”其他“。我已经把所有的特性都变成了虚拟变量(除了来自"race“列的)，在一个叫做"dummies”的新数据帧
浏览 4提问于2017-08-29得票数 2
3回答
机器学习中的缩放in列？
pandas、machine-learning、scikit-learn
我是机器学习的新手，目前正在处理一个包含大量ids列的数据集。我的问题是:我应该扩展(标准化)这些it，还是因为它们只是it而没有意义？或者我应该把它们当作分类变量来对待？
我不能删除
浏览 1提问于2019-04-04得票数 1
1回答
如何使用相同的前缀计算ID并将总数存储在另一列中
pandas、classification、feature-extraction、tabular
我有一个数据集，其中我注意到ID附带了分类信息。基本上，最后两个数字的ID代表他们在同一个家庭中的子ID (01，02，03等)。下面是一个例子。我正试图获得另一列(第二列)，以存储信息，我们有多少子ID为同一家庭。22302属于223个家庭，有3名成员: 22301、22302和22303。这样我就有了一个新的分类建模功能。不确定是否有更好<e
浏览 0提问于2018-04-10得票数 0
回答已采纳
3回答
如何处理机器学习中的大量特征？
machine-learning、neural-network、deep-learning、feature-engineering、dimensionality-reduction
我尝试对高维的传统柱状数据(几百列)进行常规分类。这些特征是不同类型的。在这种情况下，显然不可能逐一检查每个特性，以确定它们到底是什么，以及可以用它们进行什么优化或特性工程。尽管如此，我还是要做所有必要的预处理步骤，比如归罪、标准化等等。但即使是这样的基本步骤，比如分类特征编码或归罪，也是有问题的，因为R/Python-熊猫有时被错误地识别出某些变量的数字</em
浏览 0提问于2018-09-08得票数 6
1回答
对一列中的所有数据进行编码，如果数据具有相同的值，则分配相同的代码
pandas、dataframe
我有一个数据帧，它有appr。20000行和100列。现在我想对一个分类列进行编码，这样它就有了数字代码。总的唯一值约为3300。所以我可能有一个从1到3300的代码范围。我会在训练前对数字代码进行标准化。由于我在数据集中已经有很多列，所以我不喜欢使用一种热编码方法。那么我该怎么做呢？谢谢!
浏览 6提问于2020-11-15得票数 0
回答已采纳
1回答
Encog神经网络多输出
machine-learning、neural-network
我有点困惑于使用encog来创建一个神经网络。
我正在尝试一个基本的前馈网络文本分类。对于输入数据，我有200个独特的单词(特征/输入)输入到网络和100个不同的文本。然后，我有一个输出，它将数据分类为A、B、C、D或E，所以一列和5个不同的输出，因此这是一个序数列，是我读取的CSV数据集的一部分，因此我实际上有<em
浏览 0提问于2018-03-15得票数 0
回答已采纳
3回答
我需要标准化我的一个热编码标签吗？
machine-learning、softmax
我试图做一个简单的softmax回归，其中我有特性(2列)和一个热编码的标签向量(两个类别:左=1和右= 0)。我需要标准化的只是特征向量还是标签向量？当我这样做的时候，我所有的零和1都转换成不同的数字，而且我也不知道如何识别谁是左的还是右的。我用的是mxnet和胶子。下面是我如何标准化:标签=(标签-labe
浏览 0提问于2019-07-26得票数 5
1回答
非序数变量的kNN
k-nn、data-imputation、categorical-encoding
kNN是一种基于距离的方法，因此它要求输入为数值形式.使用顺序编码似乎不是个好主意。如果我们将数字1-10分配给颜色，那么基于距离的度量将假设颜色1和3之间的距离与颜色2和4之间的距离相同。实际上，这种关系并不存在。
<
浏览 0提问于2021-03-29得票数 2
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
活动推荐
腾讯云开发者
