python的scikit-learn将特征转成one-hot特征的方法
如下所示：
enc = OneHotEncoder(categorical_features=np.array([0,1,2]),n_values=[5,4,2]) enc.fit(train_data) train_data = enc.transform(train_data).toarray() test_data = enc.transform(test_data).toarray()
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分类变量的特征提取 比如城市作为一个特征，那么就是一系列散列的城市标记，这类特征我们用二进制编码来表示，是这个城市为1，不是这个城市为0 比如有三个城市：北京、天津、上海，我们用scikit-learn的DictVector做特征提取，如下： # coding:utf-8 import sys reload(sys) sys.setdefaultencoding( "utf-8" ) from
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特征缩放是用来统一资料中的自变项或特征范围的方法，在资料处理中，通常会被使用在资料前处理这个步骤。 1 动机 因为在原始的资料中，各变数的范围大不相同。对于某些机器学习的算法，若没有做过标准化，目标函数会无法适当的运作。举例来说，多数的分类器利用两点间的距离计算两点的差异， 若其中一个特征具有非常广的范围，那两点间的差异就会被该特征左右，因此，所有的特征都该被标准化，这样才能大略的使各特征
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规则化器缩放单个样本让其拥有单位$L^{p}$范数。这是文本分类和聚类常用的操作。例如，两个$L^{2}$规则化的TFIDF向量的点乘就是两个向量的cosine相似度。 Normalizer实现VectorTransformer，将一个向量规则化为转换的向量，或者将一个RDD规则化为另一个RDD。下面是一个规则化的例子。 import org.apache.spark.SparkConte
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VectorSlicer是一个转换器,输入一个特征向量输出一个特征向量,它是原特征的一个子集。这在从向量列中抽取特征非常有用。 VectorSlicer接收一个拥有特定索引的特征列,它的输出是一个新的特征列,它的值通过输入的索引来选择。有两种类型的索引: 1、整数索引表示进入向量的索引,调用setIndices() 2、字符串索引表示进入向量的特征列的名称,调用setNames()。这种情况需
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1 介绍 词频-逆文档频率法(Term frequency-inverse document frequency,TF-IDF)是在文本挖掘中广泛使用的特征向量化方法。 它反映语料中词对文档的重要程度。假设用t表示词，d表示文档，D表示语料。词频TF(t,d)表示词t在文档d中出现的次数。文档频率DF(t,D)表示语料中出现词t的文档的个数。 如果我们仅仅用词频去衡量重要程度，这很容易过分强调
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将跟踪和跨度添加到Slf4J MDC，以便您可以从日志聚合器中的给定跟踪或跨度中提取所有日志。示例日志： 2016-02-02 15:30:57.902 INFO [bar,6bfd228dc00d216b,6bfd228dc00d216b,false] 23030 --- [nio-8081-exec-3] ... 2016-02-02 15:30:58.372 ERROR [bar,6bfd