如果我用 3 个可能的值对一列进行单热编码,如下所示:
from sklearn import preprocessing
lb = preprocessing.LabelBinarizer()
lb.fit([0, 1, 2])
lb.classes_
lb.transform([1, 0])
然后我得到:
array([[0, 1, 0],
[1, 0, 0]])
这正是我想要的。 3 列 = 每个可能值 1 列。
但是,如果我有两个可能的值,如下所示:
lb.fit([0, 1])
lb.classes_
lb.transform([1, 0])
我得到:
array([[1],
[0]])
即使我有 2 个可能的值,它也只有 1 列。在这种情况下我希望得到的结果是:
array([[0, 1],
[1, 0]])
在这种情况下如何获得 2 列结果?
最佳答案
您可以使用OneHotEncoder
。例如:
In [37]: oh = preprocessing.OneHotEncoder(sparse=False)
In [38]: oh.fit([[0], [1]])
Out[38]:
OneHotEncoder(categorical_features='all', dtype=<type 'float'>,
handle_unknown='error', n_values=2, sparse=False)
In [39]: oh.transform([[1], [0]])
Out[39]:
array([[ 0., 1.],
[ 1., 0.]])
关于python - 如何对具有两个值的列进行单热编码?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/41815790/