数据预处理为什么使用独热编码one-hot

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特征工程—数据哑变量（独热编码）
哑变量=独热编码=稀疏矩阵分类特征变量分为:名义变量,有序变量,有距变量名义变量:如门A,B,C,指数据之间毫无关联性有序变量:如小学,中学,大学,学历有高低,但不能相互计算有距变量:如分数, ...
人口普查数据集独热编码转换
人口普查数据集独热编码转换描述在机器学习中,数据的表示方式对于模型算法的性能影响很大,寻找数据最佳表示的过程被称为"特征工程",在实际应用中许多特征并非连续的数值,比如国籍.学 ...
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pandas.get_dummies （独热编码）详解
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数据预处理之独热编码（One-Hot）
1.前言在机器学习算法中,我们经常会遇到分类特征,例如:人的性别有男女,祖国有中国,美国,法国等. 这些特征值并不是连续的,而是离散的,无序的.通常我们需要对其进行特征数字化. 那什么是特征数字化呢 ...
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