one-hot-encoding
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将 Pandas Dataframe 列转换为一个热标签
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避免虚拟变量陷阱和神经网络
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One-hot向量的3维组合
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这个二进制编码器的功能是如何工作的？
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有没有什么方法可以可视化具有从一个热编码特征整合的分类特征的决策树（sklearn）？
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as.type('category') 未从 'float64' 产生所需的数据类型更改
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训练数据准备
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创建张量，其中直到给定索引的所有元素均为 1，其余为 0
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one-hot编码和现有数据
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如何做pd.get_dummies或其他方式？
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当多列包含相同的值时，如何对大型数据帧进行一次热编码？
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tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits - tensorflow 中没有一种热编码的标签
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无法将分类数据转换为数字 OneHotEncoder
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使用 pandas 或 scikit-learn 对多维数组进行一次性编码
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'feature Importance' 的 'one-hot-encoded' 个变量的显示名称
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one-hot 编码器实现 pandas.get_dummies，如何阅读语法
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Keras 是否需要一种热编码？
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tflearn to_categorical：处理来自 pandas.df.values 的数据：数组的数组
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Pandas for Python：异常：数据必须是一维的
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为什么这个 python 列表需要这么多内存？