scikit-learn中OneHotEncoder用法

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One-Hot编码,又称为一位有效编码,是分类变量作为二进制向量的表示。这首先要求将分类值映射到整数值,然后,每个整数值被表示为二进制向量,将整数索引标记为1,其余都标为0。

OneHotEncoder()常用参数解释

  • drop=None:用于从每个特征中舍去特定的分类,默认为None,且不能与categoriesn_values同用。
  • dtype=np.float64:表示编码数值格式,默认是浮点型。
  • sparse=True:表示编码的格式,默认为True,即为稀疏的格式,指定False则就不用 toarray()
  • handle_unknown=’error’:其值可以指定为 “error” 或者 “ignore”,即如果碰到未知的类别,是返回一个错误还是忽略它。

OneHotEncoder()用法

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