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来自专栏Python数据科学
机器学习“特征编码”的经验分享：鱼还是熊掌？
对于分类型数据的编码，我们通常会使用两种方式来实现，分别是：one-hot encoding 和 label-encoding。下面我们先介绍一下这两种编码。 Label encoding label-encoding就是用标签进行编码的意思，即我们给特征变量自定义数字标签，量化特征。
3K10发布于 2018-09-14
来自专栏炼丹笔记
别再只会用Onehot了！Kaggle Master的上分神技
这是一种将类别编码为数字的方法，就像One-hot或Label-encoding一样，但和这种两种方法不同的地方在于target encoding还使用目标来创建编码，这就是我们所说的有监督特征工程方法
1.3K20编辑于 2022-02-11
来自专栏Michael阿明学习之路
【Kaggle】Intermediate Machine Learning（缺失值+文字特征处理）
('Exterior2nd', 16), ('Neighborhood', 25)] # 种数较多的不宜用one-hot， # 数据集扩大的很厉害，可以label-encoding，或丢弃
71130发布于 2020-07-13
来自专栏xiaosen
机器学习归一化特征编码
一般先用此方法将字符型数据转换为数值型，然后再用以下两种方法编码； get_dummies ：pandas 方法，处理DataFrame 数据更便捷 OneHotEncoder ：更普遍的编码方法 LabelEncoder️ label-encoding
53710编辑于 2024-06-15
来自专栏全栈程序员必看
经典永不过时的句子_网红的成功案例分析
Label-Encoding, One-Hot-Encoder 编码区别 Categorical encoding using Label-Encoding and One-Hot-Encoder #
1.1K20编辑于 2022-11-01

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别再只会用Onehot了！Kaggle Master的上分神技

【Kaggle】Intermediate Machine Learning（缺失值+文字特征处理）

机器学习归一化特征编码

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