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one-hot编码的作用

使用one-hot编码,将离散特征的取值扩展到了欧式空间,离散特征的某个取值就对应欧式空间的某个点

将离散特征通过one-hot编码映射到欧式空间,是因为,在回归,分类,聚类等机器学习算法中,特征之间距离的计算或相似度的计算是非常重要的,而我们常用的距离或相似度的计算都是在欧式空间的相似度计算,计算余弦相似性,基于的就是欧式空间。

sklearn的一个例子

from sklearn import preprocessing

enc = preprocessing.OneHotEncoder()

enc.fit([[0, 0, 3], [1, 1, 0], [0, 2, 1], [1, 0, 2]])
print(enc.n_values_)//每个特征对应的最大位数

print(enc.transform([[0,1,3]]).toarray())

print(enc.transform([[0,1,1]]).toarray())

上面代码enc.fit()里有一个4行3列的矩阵

1、每一列对应于一个样本的特征序列,即一个样本有三个特征

2、4行表明传入了4个样本

3、观察每一列的值可以知道:第一个特征有两个取值0,1;第二个特征有三个取值0,1,2;第三个特征有4个取值0,1,2,3

4、所以第一个特征的one-hot编码是一个两位的01串,第二个特征是一个三位的01串,第三个特征是一个4位的01串

以上这篇对python sklearn one-hot编码详解就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。

标签:
sklearn,one,hot,编码

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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存

三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。

首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。

据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。