独热编码和数据类型笔记

缺乏、安全感 2021-05-16 20:36 348阅读 0赞

本人笔记方便复习

1.  onehot编码时只接受str输入，因为要进行离散值分类，因此需要对完整的数据进行分割，分为数值型，字符型；
2.  利用sklearn可以直接读txt形成numpy.array格式数据，但是onehot好像只接受list输入，所以对数据array转换为list输入，编码完成后输出时csr\_martix，显然又需要转换为array才可以使用。转化方法是(.A)
3.  字符数据经过独热编码后，需要与数值数据拼接形成完整的训练集数据，这时由于数据格式都是numpy.array，可以直接使用已有方法，numpy提供了hstack和vstack方法可以直接横向拼接或竖向拼接。
4.  还有一点，svm模型构建的时候可以根据数据类别不平衡性设置权重，但是我发现你的训练集比例必须和权重参数值是一样的，否则就报错了。

展示一下我用一个简单的数据集跑出来的结果～～  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM1ODg1NDI5_size_16_color_FFFFFF_t_70]![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM1ODg1NDI5_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]

[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM1ODg1NDI5_size_16_color_FFFFFF_t_70]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200323120848845.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM1ODg1NDI5,size_16,color_FFFFFF,t_70
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