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<分区>
这四个功能在我看来真的很相似。在某些情况下，其中一些可能会给出相同的结果，而有些则不会。任何帮助将不胜感激!
现在我知道并且我假设在内部，factorize 和 LabelEncoder 以相同的方式工作，并且在结果方面没有太大差异。我不确定他们是否会在处理大量数据时占用相似的时间。
get_dummies 和 OneHotEncoder 会产生相同的结果，但是 OneHotEncoder 只能处理数字，而 get_dummies 会全部处理种输入。 get_dummies 将为每个列输入自动生成新的列名，但 OneHotEncoder 不会(它会分配新的列名 1,2,3....)。所以 get_dummies 在各个方面都更好。
如有错误请指正!谢谢!
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我有格式的数据，例如 ['1', '5' '6', '5', '2']，其中每个标签可以是 0-9 之间的任意数字的字符。我的数据的性质是名义上的分类，因此它是无序的，随后，我使用 scikit On
我有一个下面列出的原始序列数据帧，我正在尝试使用单热编码，然后将它们存储在一个新的数据帧中，我正在尝试使用以下代码进行操作，但无法存储，因为我得到了之后输出如下: 代码: onehot_encoder
我有多列由分类变量组成，这些变量的形式为 0-4 之间的整数值。但是，所有列都属于同一类别。我尝试使用 scikit learn 中的 OneHotEncoder，但它不会处理列中缺失的类别，这在我在
我有一个简单的代码，可以将分类数据转换为 python 中的一种热编码: a,1,p b,3,r a,5,t 我尝试使用 python OneHotEncoder 转换它们: from sklearn
我正在尝试准备数据以输入决策树和多项朴素贝叶斯分类器。 这就是我的数据的样子(pandas 数据框) Label Feat1 Feat2 Feat3 Feat4 0 1
在 sklearn 0.22 中，categorical_features 参数将被删除，因此以下代码不再可执行: import numpy as np from sklearn.preprocess
我希望将我仅有的一个特征转换为单独的二进制特征: df["pattern_id"] Out[202]: 0 3 1 3 ... 7440 2 7441 2 7442
我正在构建一个神经网络，并且正准备对许多独立(分类)变量使用 OneHotEncoder。我想知道我是否正在使用虚拟变量正确地处理这个问题，或者因为我的所有变量都需要虚拟变量，所以可能有更好的方法。
我是Python新手。我之前只有VBA代码。最近开始使用python进行数据挖掘，但使用python时遇到了问题 我在使用 onehotencoder 正确转换我的类别功能时遇到问题，这是我的代码 f
假设我有一个包含以下列名称的 pandas 数据框: '年龄'(例如 33、26、51 等) '资历'(例如'初级'、'高级'等) “性别”(例如“男”、“女”) '薪水'(例如 32000、4000
我有以下 numpy 矩阵: M = [ ['a', 5, 0.2, ''], ['a', 2, 1.3, 'as'], ['b', 1, 2.3, 'as'], ] M =
我是 Python 中 ML 的新手，对于如何使用分类变量实现决策树感到非常困惑，因为它们由 party 和 ctree 在 中自动编码R。 我想制作一棵具有两个分类独立特征和一个依赖类的决策树。 我
我有一个问题，我试图将转换应用于我的分类特征“国家”和我的其余数字列。我怎么能做到这一点，因为我在下面尝试: preprocess = make_column_transformer( (nu
我想对数据集中 10 个特征中的 3 个分类特征进行编码。我用 preprocessing来自 sklearn.preprocessing这样做如下: from sklearn import prep
该代码包括将 OneHotEncoding 技术应用于 binetflow 文件的两个字段:Proto 和 State。我必须对 5 个文件执行此操作。我能够将下面的代码完美地应用到前两个代码中。当到
我正在阅读有关 Python 中的 One Hot Encoding 的内容，其中有一行我无法解释其含义。代码如下: ohe=preprocessing.OneHotEncoder(dtype=np.
我正在使用sklearn.preprocessing.OneHotEncoder对表单的分类数据进行编码 A=array([[1,4,1],[0,3,2]]) B=array([[1,4,7],[0,
我在使用 OneHotEncoder 仅编码分类列并忽略连续列时遇到问题。无论我在 categorical_features 中指定什么，编码器都会对所有列进行编码。例如: enc = preproc
我有一个包含调查结果的数据框，其中有选项 A-E，并且可以选择多个选项 - 选择可以是“A”或“A;C;D”等。 我将使用这些数据进行一些机器学习，并希望通过 OneHotEncoder 运行它，最终
在使用 OneHotEncoder 转换特征后，我尝试对数据集中的某些特征进行一些数据分析，输出显示特征 13 和特征 21 是最重要的特征，但我如何知道这些特征对应哪些特征到？ 最佳答案 您可以使用
我是一名优秀的程序员,十分优秀！