类别数据,数据分为

数值数据举例 2023-10-25 08:49 328 墨鱼

数值数据举例

类别数据,数据分为

常见的类别型数据列编码方法汇总python数据分析和建模过程中，常见的类别型数据编码方法有OneHotEncoder, LabelEncoder , LabelBinarizer,pandas.get_dummies而原始类别变量通常以字符串的形式存在，在传入模型之前需要变换。类别数据可以按照其表示方式分为两类：标称数据：通常在数据上没有秩序。例如，种族，性别，语言是分类变量，我们不需

分类数据类型，又被称为离散数据类型，是指一组具有明确定义且可区分的不同类别或标签的数据。常见的分类数据类型包括性别（男、女）、教育程度（小学、初中、高中、大学）等。分类类别数据(categrorical data)表示特性，例如一个人的性别，所说的语言，等等。类别数据同样可以使用数值(例如：1表示雌性，0表示雄性)。名目数据名目值(nominal value)指用于标记变量

＞▽＜数据预处理一直机器学习项目中最耗时间的工作，我们常常会遇到一些非数值数据，比如城市建筑物的商用类别、餐馆的菜系类别、手机中app的用途类别等等，这些数据并利用Pandas写的DataFrame数据框标称特征和有序特征类别数据特征又可分为标称特征和有序特征。标称特征只代表类别，数据无序，如电影数据集中的类型、地区特征，爱情和动作是无法做

数据分级时采用就高不就低的原则进行定级，例如数据集包含多个级别的数据项，按照数据项的最高级别对数据集进行定级。5、动态调整原则：数据的类别级别可能因时通过数据预处理中的数据规约，序数属性可以通过将数据的值域划分成有限个有序类别，将数值属性离散化⽽得到。应注意的是，标称、⼆元和序数属性都是定性的，只描述样本的特征

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