首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

SKlearn中的OneHotEncoder是否删除原始分类列

在SKlearn中,OneHotEncoder是一种用于将分类特征转换为二进制特征的编码器。它将每个分类特征的每个可能取值转换为一个新的二进制特征,并且在转换后的特征中只有一个特征为1,其余特征为0。

OneHotEncoder在转换过程中不会删除原始的分类列。它会将原始的分类列转换为多个二进制特征列,并将它们添加到转换后的特征矩阵中。这样做的目的是为了保留原始的分类信息,并且在后续的机器学习模型训练中能够更好地利用这些信息。

对于每个分类特征,OneHotEncoder会创建一个新的二进制特征列,其中包含该特征的每个可能取值。如果一个样本的原始分类特征取值为该特征的某个取值,则对应的二进制特征列中的值为1,否则为0。这种编码方式可以有效地表示分类特征的不同取值之间的关系,避免了将分类特征作为连续特征处理时可能引入的误差。

在使用OneHotEncoder进行特征转换时,可以通过设置参数来控制是否删除原始的分类列。默认情况下,OneHotEncoder会保留原始的分类列,但可以通过设置参数drop='first'来删除第一个分类列,以避免多重共线性问题。

腾讯云提供了一系列与机器学习和数据处理相关的产品,例如腾讯云机器学习平台(https://cloud.tencent.com/product/tcmlp)、腾讯云数据工场(https://cloud.tencent.com/product/dt)、腾讯云数据湖(https://cloud.tencent.com/product/datalake)等,这些产品可以帮助用户进行数据处理、特征工程和机器学习模型训练等任务。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

Python人工智能:基于sklearn数据预处理方法总结

"Fare", "Cabin" ], # 需要删除 inplace=True, # 替换原始数据train_data axis=1...sklearn中常用编码函数包括: (1) preprocessing.LabelEncoder:标签专用,用于将分类标签转换为分类数值; (2) preprocessing.OneHotEncoder...label结果 print("转换后数值分类标签结果为:\n{}\n".format(label)) # 我们可以通过标签编码对象leclasses_属性查看标签具有多少类别 print("原始标签具有的类别...2. preprocessing.OneHotEncoder:特征常用,用于将分类特征转换为分类数值 比如train_data数据Sex与Embarked属性均为文本型特征数据,下面使用OneHotEncoder...方法将其转换为分类数值特征,代码如下所示: from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder import numpy as np # 获取需要转换特征数据

1.8K10

删除 NULL 值

今天接到一个群友需求,有一张表数据如图 1,他希望能通过 SQL 查询出图 2 结果。 ? 图 1 原始数据 ?...图 2 输出结果 先来分析图 1 是怎么变成图 2,图1 tag1、tag2、tag3 三个字段都存在 NULL 值,且NULL值无处不在,而图2 里面的NULL只出现在这几个字段末尾。...有一个思路:把每一去掉 NULL 后单独拎出来作为一张独立表,这个表只有两个字段,一个是序号,另一个是去 NULL 后值。...一个比较灵活做法是对原表数据做转行,最后再通过行转列实现图2 输出。具体实现看下面的 SQL(我偷懒了,直接把原数据通过 SELECT 子句生成了)。...,按值在原表列出现顺序设置了序号,目的是维持同一相对顺序不变。

9.8K30
  • 用 Scikit-learn Pipeline 创建机器学习流程

    数据预处理 首先,将数据载入 jupyter notebook,删除 Loan_ID ,用 dtypes 查看特征数据类型: import pandas as pd train = pd.read_csv...针对分类变量,我们定义 categorical_transformer ,同样用 SimpleImputer() 填充缺失值,并用 OneHotEncoder() 将分类变量转换为整数。...下面的示例我们就尝试了许多 scikit-learn 分类器进行模型选择。...需要注意是,这里需要把分类名称附加到每个参数名称,比如在上面的随机森林建模代码,我们将分类名称定义为 classifier,所以这里就需要在每个参数前添加 classifier__ 前缀...接下来,我创建一个包含原始 pipeline 网格搜索对象。这样当我们进行网格搜索时,都会包含数据预处理以及用相应参数创建模型步骤。

    1.7K30

    sklearn流水线优化机器学习流程

    删除了Load_ID,因为在训练和预测并不需要它。...可以看到数据既有分类变量也有数值变量,因此我至少需要应用one-hot编码变换以及某种尺度缩放。我使用scikit-learn流水线来执行这些变换,同时应用fit方法进行训练。...分类变换器也有一个支持各种填充方法SimpleImputer,燃火利用OneHotEncoder分类值转换为整数: from sklearn.pipeline import Pipeline from...(handle_unknown='ignore'))]) 接下来我们使用ColumnTransformer变换数据帧。...重要一点是你需要给每个参数名添加分类名称。在上面的代码我将分类器命名 为classifier,因此我给每个参数都添加了classifier__。

    1.2K30

    python︱sklearn一些小技巧记录(pipeline...)

    OneHotEncoder 用于将表示分类数据扩维: from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder ohe = OneHotEncoder() ohe.fit...问题是要对数据集 Breast Cancer Wisconsin 进行分类, 它包含 569 个样本,第一 ID,第二类别(M=恶性肿瘤,B=良性肿瘤), 第 3-32 是实数值特征。...,(是 transformer) 再用 PCA 将原始 30 维度特征压缩 2 维度,(是 transformer) 最后再用模型 LogisticRegression。...(是 Estimator) 调用 Pipeline 时,输入由元组构成列表,每个元组第一个值为变量名,元组第二个元素是 sklearn transformer 或 Estimator。...参考: python 数据处理 LabelEncoder 和 OneHotEncoder sklearn Pipeline 机制 用 Pipeline 将训练集参数重复应用到测试集

    7.3K91

    机器学习归一化特征编码

    ,独热编码过程如下 不难发现,独热编码过程其实和我们此前介绍哑变量创建过程一致(至少在sklearn并无差别)。...对于独热编码过程,我们可以通过pd.get_dummies函数实现,也可以通过sklearnOneHotEncoder评估器(转化器)来实现。 ...import numpy as np from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder # 假设我们有一些分类数据 categories...因此很多时候我们在进行独热编码转化时候会考虑只对多分类离散变量进行转化,而保留二分类离散变量原始取值。...此时就需要将OneHotEncoderdrop参数调整为’if_binary’,以表示跳过二分类离散变量 sklearn逻辑回归参数解释 C 惩罚系数 penalty 正则化项  相比原始损失函数

    8610

    Python应用决策树算法预测客户等级

    1 分析标签数据分布 首先用value_counts函数看下标签分布情况,并查看该是否存在缺失值和有问题值。...显然这是一个多分类问题,且这一数据类型为int64(整形),没有缺失值,所以不需要对该进行缺失值处理。...假设现在有8名顾客,每名顾客都有对应受教育程度(原始)。由于要把受教育程度入模,所以要把文本型数据转换成数值型。...One-hot编码会把原始扩展成多,在python中使用如下语句可以实现: from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder encoding...frame_new, left_index = True, right_index = True) #特征变量 y = ori_date['member_card'] #标签变量 其中特征变量X由原始数据年收入

    1.4K40

    数据清洗&预处理入门完整指南

    对此,我们可以将存在缺失行直接删除,但这不是一个好办法,还很容易引发问题。因此需要一个更好解决方案。最常用方法是,用其所在均值来填充缺失。...然后,将每一分别以 0/1 填充(认为 1=Yes,0 = No)。这表明,如果原始值为猫,那么就会在麋鹿一得到 0,狗一得到 0,猫一得到 1。 看上去非常复杂。...from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder onehotencoder = OneHotEncoder(categorical_features =...X = onehotencoder.fit_transform(X).toarray() 现在,你那一数据已经被替换为了这种形式:数据组每一个属性数据对应一,并以 1 和 0 取代属性变量。...毫无疑问,在数据预处理这一步,你可以加入很多自己想法:你可能会想如何填充缺失值。思考是否缩放特征以及如何缩放特征?是否引入哑变量?是否要对数据做编码?是否编码哑变量……有非常多需要考虑细节。

    1.3K30

    Python数据清洗 & 预处理入门完整指南!

    对此,我们可以将存在缺失行直接删除,但这不是一个好办法,还很容易引发问题。因此需要一个更好解决方案。最常用方法是,用其所在均值来填充缺失。...然后,将每一分别以 0/1 填充(认为 1=Yes,0 = No)。这表明,如果原始值为猫,那么就会在麋鹿一得到 0,狗一得到 0,猫一得到 1。 看上去非常复杂。...from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder onehotencoder = OneHotEncoder(categorical_features =...X = onehotencoder.fit_transform(X).toarray() 现在,你那一数据已经被替换为了这种形式:数据组每一个属性数据对应一,并以 1 和 0 取代属性变量。...毫无疑问,在数据预处理这一步,你可以加入很多自己想法:你可能会想如何填充缺失值。思考是否缩放特征以及如何缩放特征?是否引入哑变量?是否要对数据做编码?是否编码哑变量……有非常多需要考虑细节。

    46610

    数据清洗&预处理入门完整指南

    对此,我们可以将存在缺失行直接删除,但这不是一个好办法,还很容易引发问题。因此需要一个更好解决方案。最常用方法是,用其所在均值来填充缺失。...这表明,如果原始值为猫,那么就会在麋鹿一得到 0,狗一得到 0,猫一得到 1。 看上去非常复杂。输入 OneHotEncoder 吧! 导入编码器,并制定对应列索引。...from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder onehotencoder = OneHotEncoder(categorical_features =...X = onehotencoder.fit_transform(X).toarray() 现在,你那一数据已经被替换为了这种形式:数据组每一个属性数据对应一,并以 1 和 0 取代属性变量。...思考是否缩放特征以及如何缩放特征?是否引入哑变量?是否要对数据做编码?是否编码哑变量……有非常多需要考虑细节。现在,你已经完全了解了这些,可以亲自动手试试了,准备数据吧!

    1.5K20

    数据清洗预处理入门完整指南

    对此,我们可以将存在缺失行直接删除,但这不是一个好办法,还很容易引发问题。因此需要一个更好解决方案。最常用方法是,用其所在均值来填充缺失。...这表明,如果原始值为猫,那么就会在麋鹿一得到 0,狗一得到 0,猫一得到 1。 看上去非常复杂。输入 OneHotEncoder 吧! 导入编码器,并制定对应列索引。...from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder onehotencoder = OneHotEncoder(categorical_features =...X = onehotencoder.fit_transform(X).toarray() 现在,你那一数据已经被替换为了这种形式:数据组每一个属性数据对应一,并以 1 和 0 取代属性变量。...思考是否缩放特征以及如何缩放特征?是否引入哑变量?是否要对数据做编码?是否编码哑变量……有非常多需要考虑细节。现在,你已经完全了解了这些,可以亲自动手试试了,准备数据吧!

    1.2K20

    数据清洗&预处理入门完整指南

    对此,我们可以将存在缺失行直接删除,但这不是一个好办法,还很容易引发问题。因此需要一个更好解决方案。最常用方法是,用其所在均值来填充缺失。...这表明,如果原始值为猫,那么就会在麋鹿一得到 0,狗一得到 0,猫一得到 1。 看上去非常复杂。输入 OneHotEncoder 吧! 导入编码器,并制定对应列索引。...from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder onehotencoder = OneHotEncoder(categorical_features =...X = onehotencoder.fit_transform(X).toarray() 现在,你那一数据已经被替换为了这种形式:数据组每一个属性数据对应一,并以 1 和 0 取代属性变量。...思考是否缩放特征以及如何缩放特征?是否引入哑变量?是否要对数据做编码?是否编码哑变量……有非常多需要考虑细节。现在,你已经完全了解了这些,可以亲自动手试试了,准备数据吧!

    87220

    Python数据清洗 & 预处理入门完整指南

    对此,我们可以将存在缺失行直接删除,但这不是一个好办法,还很容易引发问题。因此需要一个更好解决方案。最常用方法是,用其所在均值来填充缺失。...然后,将每一分别以 0/1 填充(认为 1=Yes,0 = No)。这表明,如果原始值为猫,那么就会在麋鹿一得到 0,狗一得到 0,猫一得到 1。 看上去非常复杂。...from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder onehotencoder = OneHotEncoder(categorical_features =...X = onehotencoder.fit_transform(X).toarray() 现在,你那一数据已经被替换为了这种形式:数据组每一个属性数据对应一,并以1和0取代属性变量。...毫无疑问,在数据预处理这一步,你可以加入很多自己想法:你可能会想如何填充缺失值。思考是否缩放特征以及如何缩放特征?是否引入哑变量?是否要对数据做编码?是否编码哑变量……有非常多需要考虑细节。

    1.3K20

    使用scikit-learn进行数据预处理

    泰坦尼克号数据集包含分类,文本和数字特征。 我们将使用此数据集来预测乘客是否在泰坦尼克号幸存下来。 让我们将数据拆分为训练和测试集,并将幸存用作目标。...最简单方法是使用OneHotEncoder对每个分类特征进行读热编码。 让我们以sex与embarked列为例。 请注意,我们还会遇到一些缺失数据。...这样,可以对分类特征进行编码。 但是,我们也希望标准化数字特征。 因此,我们需要将原始数据分成2个子组并应用不同预处理:(i)分类数据独热编;(ii)数值数据标准缩放(归一化)。...我们还需要处理两种情况下缺失值: 对于分类,我们将字符串'missing_values'替换为缺失值,该字符串将自行解释为类别。 对于数值数据,我们将用感兴趣特征平均值替换缺失数据。...目标对应于类。 对于数据,删除fnlwgt,capitalgain和capitalloss。 # %load solutions/05_2_solutions.py 目标未编码。

    2.4K31

    数据清洗&预处理入门完整指南

    对此,我们可以将存在缺失行直接删除,但这不是一个好办法,还很容易引发问题。因此需要一个更好解决方案。最常用方法是,用其所在均值来填充缺失。...这表明,如果原始值为猫,那么就会在麋鹿一得到 0,狗一得到 0,猫一得到 1。 看上去非常复杂。输入 OneHotEncoder 吧! 导入编码器,并制定对应列索引。...from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder onehotencoder = OneHotEncoder(categorical_features =...X = onehotencoder.fit_transform(X).toarray() 现在,你那一数据已经被替换为了这种形式:数据组每一个属性数据对应一,并以 1 和 0 取代属性变量。...思考是否缩放特征以及如何缩放特征?是否引入哑变量?是否要对数据做编码?是否编码哑变量……有非常多需要考虑细节。现在,你已经完全了解了这些,可以亲自动手试试了,准备数据吧!

    99910

    数据清洗&预处理入门完整指南

    对此,我们可以将存在缺失行直接删除,但这不是一个好办法,还很容易引发问题。因此需要一个更好解决方案。最常用方法是,用其所在均值来填充缺失。...这表明,如果原始值为猫,那么就会在麋鹿一得到 0,狗一得到 0,猫一得到 1。 看上去非常复杂。输入 OneHotEncoder 吧! 导入编码器,并制定对应列索引。...from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder onehotencoder = OneHotEncoder(categorical_features =...X = onehotencoder.fit_transform(X).toarray() 现在,你那一数据已经被替换为了这种形式:数据组每一个属性数据对应一,并以 1 和 0 取代属性变量。...思考是否缩放特征以及如何缩放特征?是否引入哑变量?是否要对数据做编码?是否编码哑变量……有非常多需要考虑细节。现在,你已经完全了解了这些,可以亲自动手试试了,准备数据吧!

    1K10

    关于sklearn独热编码二.字符串型类别变量

    () le.fit([1,5,67,100]) le.transform([1,1,100,67,5]) 输出: array([0,0,3,2,1]) #OneHotEncoder 用于将表示分类数据扩维...: note:OneHotEncoder输入必须是 2-D array from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder ohe = OneHotEncoder...已经有很多人在 stackoverflow 和 sklearn github issue 上讨论过这个问题,但目前为止 sklearn 版本仍没有增加OneHotEncoder对字符串型类别变量支持...,无论 LabelEncoder() 还是 LabelBinarizer(),他们在 sklearn 设计初衷,都是为了解决标签 y 离散化,而非输入 X, 所以他们输入被限定为 1-D array...正因为LabelEncoder和LabelBinarizer设计为只支持 1-D array,也使得它无法像上面 OneHotEncoder 那样批量接受多输入,也就是说LabelEncoder().

    1.5K20
    领券