對分類目標做標籤化處理

2021-09-27 00:12:10 字數 631 閱讀 8563

label=preprocessing.labelencoder()

target=label.fit_transform(data_train.category)

target

out:

array([37, 21, 21, ..., 16, 35, 12]) 

編碼器為每個分類變數建立了額外的特徵,轉變成乙個稀疏矩陣。矩陣是這樣定義的:每一行由0和1構成,對應的分類特徵是1,其他都是0。用稀疏矩陣儲存資料很合理。

from sklearn import preprocessing

text_encoder = preprocessing.onehotencoder()

text_encoder.fit_transform(y).toarray()[:5]

out:

array([[ 1., 0., 0.], [ 1., 0., 0.], [ 1., 0., 0.], [ 1., 0., 0.], [ 1., 0., 0.]])

將不同型別的資料進行分類

all_dummy_df=pd.get_dummies(all_price)

php分類目錄下拉列表(遞迴 無限分類)

1.在catalog類裡面 級聯顯示 分類目錄遞迴列表 返回父類的所有子類 categorylist 引用傳值返回 const show select 請選擇 public function showallcategory categorylist,category,parentid 0,separ...

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