python——类别型数据标签二值化-one_hot编码
from sklearn.preprocessing import label_binarizelabel_binarize(y, *, classes, neg_label=0, pos_label=1, sparse_output=False)- Parameters(参数)y : array-like要编码的整数数据或多标签数据序列classes : array-like of shape (n_classes,)np.arange(c)neg_label : int, default=0负标签必须编码的值pos_label : int, default=1正标签必须编码的值sparse_output : bool, default=False,如果需要以CSR稀疏格式输出二进制数组，则设置为true。- Returns(返回)Y : {ndarray, sparse matrix} of shape (n_samples, n_classes)对于二进制问题，形状将为（n_samples，1）
官方案例
>>> from sklearn.preprocessing import label_binarize
>>> label_binarize([1, 6], classes=[1, 2, 4, 6])
array([[1, 0, 0, 0],[0, 0, 0, 1]])>>> label_binarize([1, 6], classes=[1, 6, 4, 2])
array([[1, 0, 0, 0],[0, 1, 0, 0]])# 二分类转化为列向量
>>> label_binarize(['yes', 'no', 'no', 'yes'], classes=['no', 'yes'])
array([[1],[0],[0],[1]])
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