在数据帧的单个列中分解分类变量向量是指将包含分类变量的列拆分成多个二进制变量的过程。这个过程也被称为独热编码(One-Hot Encoding)或虚拟变量化(Dummy Variable Encoding)。
分类变量是指具有有限个离散取值的变量,例如性别(男、女)、颜色(红、绿、蓝)等。在机器学习和数据分析中,很多算法和模型要求输入的特征是数值型的,因此需要将分类变量转换为数值型。
分解分类变量向量的步骤如下:
独热编码的优势在于:
应用场景: 独热编码常用于机器学习和数据分析中,特别是在处理具有多个类别的特征时。例如,在文本分类任务中,可以将每个单词作为一个分类变量,并使用独热编码将其转换为数值型特征。
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