OneHotEncoder多列
是一种常用的特征编码方法，用于将具有多个类别的特征转换为机器学习算法可以处理的数值型数据。在机器学习中，很多算法只能处理数值型数据，而无法直接处理类别型数据。因此，需要将类别型数据进行编码，以便算法能够理解和使用。
OneHotEncoder多列的工作原理是将每个类别转换为一个新的二进制特征列，其中每个特征列表示一个类别。对于原始特征中的每个样本，如果它属于某个类别，则对应的特征列为1，否则为0。这样，原始的多列类别特征就被转换为多个二进制特征列。
OneHotEncoder多列的优势在于能够保留类别之间的无序关系，不引入任何顺序偏差。它适用于具有多个类别的特征，且类别之间没有明显的顺序关系的情况。例如，性别、颜色、地区等特征都可以使用OneHotEncoder多列进行编码。
在实际应用中，OneHotEncoder多列可以用于各种机器学习任务，如分类、回归和聚类等。它可以帮助算法更好地理解和利用类别型特征，提高模型的性能和准确度。
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2回答
我正在尝试将具有多个列的数据表编码为一组给定的类别 ohe1 = OneHotEncoder(categories = [list_names_data_rest.values],dtype = 'int8
浏览 22提问于2019-03-06得票数 0
看起来两者都创建了新的列，它们的数量等于特征中唯一类别的数量。然后，根据数据点所在的类别，将0和1分配给数据点。
浏览 2提问于2018-05-23得票数 53
基本上，培训集中的类别数比测试集中的类别数大得多，因此测试集中的列数与OneHotEncoding后的培训集中的列数有差异。我该如何处理这个问题？因此，当我执行以下代码时(y_train是形状(3,)的列向量)regressor = LinearRegression
浏览 4提问于2017-12-13得票数 5
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2回答
一个热编码复合场
、、、
我希望使用OneHotEncoder转换具有相同分类值的多个列。我创建了一个复合字段，并尝试在其上使用OneHotEncoder，如下所示：(项目1-3来自相同的项目列表)indexed = indexer.fit(df).transform(df)
encoder = O
浏览 1提问于2018-06-30得票数 1
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我有几个列，答案是Yes或No。我想做什么和我想问什么:将dtype obj更改为布尔值Yes = True，No = False。我还想知道是否有一种方法可以同时对多个列执行此操作。
谢谢。
浏览 0提问于2019-01-20得票数 0
我正在尝试oneHotEncoder的分类价值from sklearn.preprocessing import LabelEncoder, OneHotEncoderX = onehotencoder.fit_transform(X).toarray()
print(X.shape=
浏览 4提问于2018-07-29得票数 0
1回答
1.0])|+-----+-----+-------------+-------------+
步骤3:这里，第四列按顺序排列但是我想，我真的需要像第三步中提到的那样，将每个值转换为一个列吗？我能在一个数据集上训练模型吗?它有一个热编码序列，如第二步？
浏览 1提问于2022-08-29得票数 0
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我对机器学习相当陌生，我正在使用以下代码对分类数据进行编码以进行预处理：fromsklearn.compose import ColumnTransformer
X = np.
浏览 2提问于2019-09-24得票数 0
Imputer.fit_transform()、LabelEncoder.fit_transform等的返回类型是numpy.ndarray，但OneHotEncoder.fit_transform()
浏览 1提问于2018-03-09得票数 2
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我是否可以使用OneHotEncoder对类别列中的select值进行一次热编码，而不是构建密集的ndarray，然后删除不必要的列？例如，如果名为color的分类列有三种颜色，分别表示红色、绿色和蓝色，而我只想对其中的两个值进行热编码，表示为“红色”和“绿色”，我该如何使用OneHotEncoder进行编码呢？我是ML的新手，所以我也想知道做这样一个有限的热门编码是不是明智和常见的事情，特别是处理具有太多分类值的列？ 提前谢谢。
浏览 29提问于2020-09-04得票数 1
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1回答
我的代码：import numpy as npdata = onehotencoder.fit_transform(data).toarray()
d
浏览 0提问于2018-06-17得票数 1
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1回答
我正在用索引号1和2编码两个列，即第2列和第3列，使用以下代码，但是，我面临无效语法错误:如果我只在索引值中使用1，它是可以的，请在这方面提供帮助。如何在这里使用OneHotEncoder同时编码两列。(transformers = [('encoder', OneHotEncoder(),[1:2])], remainder ='passthrough')如果我使用以下内容，则
浏览 0提问于2021-07-24得票数 0
1回答
这是我的代码from sklearn.preprocessing import OneHotEncoderX[:,0] = labelencoder_X.fit_transform(X[:,0])X = onehotencoder.fit_transform(X).toar
浏览 12提问于2021-06-10得票数 0
28, in <module> onehotencoder= OneHotEncoder(categorical_features=[0])an unexpected keyword argument 'categorical_features'
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder,OneHot
浏览 0提问于2020-01-23得票数 1
这是我的代码，我试图对“X”第一列的分类数据进行虚拟编码，但这不起作用，当我访问OneHotEncoder文档页面时，它显示OneHotEncoder已被更改。我不知道如何使用这个修改过的OnehotEncoder。from sklearn.preprocessing import OneHotEncoderX[:, 0]=onehotencoder
浏览 0提问于2019-12-15得票数 0
这是我的代码，我试图使用OneHotEncoder对X的第一列进行虚拟编码，但是它显示了错误，OneHotEncoder的文档页面说它已经更改了，我无法知道如何使用更改的版本来实现它。from sklearn.preprocessing import LabelEncoder, OneHotEncoderX[:, 0]=onehotencoder.fit_tr
浏览 0提问于2019-12-16得票数 1
from sklearn_pandas import DataFrameMapperfrom sklearn.preprocessingimport LabelEncoder
[(d, LabelEncoder()) for d in dummies] +
[(d, OneHotEncoder
浏览 15提问于2017-02-13得票数 13
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我正在使用LabelEncoder和OneHotEncoder来处理我数据集中的“分类数据”。在我的数据集中有一个列，它可以有两个值，要么是“汽油”，要么是“柴油”，我想对这一列进行编码。import numpy as npfrom sklearn.preprocessing import LabelEncoder,OneHotEncoderdataset.iloc[:, 0].values
X[:, 3] = la
浏览 33提问于2019-04-10得票数 4
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但是，我想一次编码多个列，但无法这样做。此外，这些多列有不同的类别#，例如；一个列可能只有一个是和否，但其他列有4-5个不同的类别。如何使用下面的代码对所有这些内容进行编码，并将其附加到主数据集中？numpy import argmaxfrom sklearn.preprocessing import OneHotEncoderinteger_encoded = label_encoder.fit_transform(value
浏览 0提问于2020-08-04得票数 0
3回答
0 17440 0 1 07442 0 0 1我想使用OneHotEncoder，数据是int，所以不需要对它进行编码：df = onehotencoder.fit_transformsklearn试图编码另一列</e
浏览 1提问于2018-02-26得票数 3
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