今天小编就为大家分享一篇python对离散变量的one-hot编码方法，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

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

使用Pytorch框架进行深度学习任务，特别是分类任务时，经常会用到如下： import torch.nn as nn criterion = nn.CrossEntropyLoss().cuda() loss = criterion(output, target) 即使用torch.nn.CrossEntropyLoss()作为损失函数。 那nn.CrossEntropyLoss()内部到底是啥？？ nn.CrossEntropyLoss()是torch.nn中包装好的一个类，对应torch.nn.functional中的cross_entropy。 此外，nn.CrossEntropyL

今天小编就为大家分享一篇对python sklearn one-hot编码详解，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

文章目录1.实验目的2.训练+预测2.1.get_dummies方法2.2.OneHotEncoder方法 1.实验目的 根据csv文件已给属性（Car Model、Mileage、Sell Price($)、Age(yrs)）来预测汽车售价。下面将给出两种预测onehot编码方法，其中模型用LinearRegression。 汽车数据 密码:7izi 2.训练+预测 2.1.get_dummies方法 import pandas as pd df = pd.read_csv('carprices.csv') dummies = pd.get_dummies(df['Car Model'])

纯numpy编写适合练手，也有one-hot编码 应用实例：鸢尾花分类

tensorflow下 自制rfrecords数据集采用one-hot编码做图像分类源码