如何对大文件应用one-hot编码？
对大文件应用one-hot编码的过程可以分为以下几个步骤：
- 理解one-hot编码：one-hot编码是一种将离散特征转换为二进制向量表示的技术。它将每个离散特征的取值扩展为一个独立的二进制特征，其中只有一个特征为1，其他特征都为0。这种编码方式可以有效地表示离散特征，但对于大文件来说，可能会导致编码后的向量非常稀疏，占用大量的存储空间。
- 数据预处理：在应用one-hot编码之前，需要对大文件进行预处理。首先，需要将文件中的文本数据转换为数值型数据，例如使用词袋模型或词嵌入技术将文本转换为向量表示。其次，需要对数值型数据进行归一化处理，确保数据在相同的尺度范围内。
- 特征选择：对于大文件来说，可能存在大量的特征，但并非所有特征都对模型的预测能力有贡献。因此，在应用one-hot编码之前，可以使用特征选择算法（如相关性分析、方差分析等）来选择最具有代表性的特征。
- 应用one-hot编码：在选择好特征后，可以将这些离散特征应用one-hot编码。对于每个离散特征，创建一个二进制向量，向量的长度等于该特征可能的取值个数。对于每个样本，根据其离散特征的取值，将对应位置的元素设置为1，其他位置的元素设置为0。这样，每个样本就被表示为一个稀疏的二进制向量。
- 存储和处理：由于大文件的特征可能非常多，应用one-hot编码后得到的向量可能非常稀疏，占用大量的存储空间。因此，在存储和处理时，可以考虑使用稀疏矩阵的数据结构来表示和存储这些向量，以减少存储空间和计算资源的消耗。
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train.shape[0]df_train = pd.read_csv('train.csv', chunksize=1500) #apply one-hotencoding
2)通过只对训练和测试应用one-hot编码</em
浏览 1提问于2016-07-06得票数 2
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但是，对于scikit-learn或Spark中的应用程序，它只接受数字属性，所以我必须将字符串属性转换为数字属性，然后对其进行one-hot编码器。当特征被放入决策树模型时，它是0-1编码的，而不是原始格式，我的问题是，如何解释原始属性的特征重要性？在尝试解释特性重要性时，我应该避免使用one-hot编码器吗？
谢谢。
浏览 2提问于2016-10-14得票数 11
我想要应用决策树分类器，在我将目标特征标签编码为0,1,2,3之后，我是否可以再次对其应用one-hot编码？这是允许的吗？
浏览 2提问于2020-05-21得票数 0
1回答
这个热吗？
、、
阅读：
这是否也意味着它只编码了一个单词列表？一种热编码的维基百科定义( )import numpy as np
from sklearn.preprocessing所以LabelEncoder不是一个热编码，LabelE
浏览 0提问于2018-05-29得票数 1
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我有pandas代码，其中我对one-hot编码执行以下操作。然而，one-hot编码是棘手的，因为事先不知道类别。我正在考虑在整个数据集中逐行扫描该列，将列表中找到的每个类别放入字典中。然后使用这些字典为one-hot编码创建列名。
浏览 8提问于2019-09-20得票数 1
我尝试在这里使用One-Hot对蘑菇数据集()进行编码。下面是我使用的编码代码(在Python中)：second_df = OneHotEncoder(handle_unknown='ignore').fit_transform(new_df)我的代码的结果如下图所示，这让我非常困惑：
这个结果是我的One-Hot的正确表示吗？
浏览 0提问于2021-04-21得票数 2
我有一个包含分类变量的数据集，我希望在sparklyr中使用one-hot编码对其进行编码。下面是我使用的表头和代码： ? 我可能在这里遗漏了一些东西，但是one-hot编码器的输入列怎么可能是数字呢？
浏览 14提问于2020-01-22得票数 0
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2回答
我在这里有点困惑，我有一个对所有<10个唯一值low_cardinality_cols的分类列进行了热编码，并删除了用于训练和验证数据的其余分类列。现在，我的目标是将我的模型应用于test.csv中的新数据。对测试数据进行预处理以匹配训练/验证格式的最佳方法是什么？如果我使用训练中的低基数列对测试数据进行热编码，我将得到Input contains NaN，但是我的训练、有效和测试列都是相同的数字。下面的示例一热编码，这是为kaggle竞赛/中
浏览 7提问于2019-12-23得票数 2
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我有一个单热编码的标签。我想用它们来训练和预测catboost分类器。然而，当我进行拟合时，它给了我一个错误，说标签的每行不允许有多个整数值。那么catboost不允许对标签进行一次性编码吗？
浏览 3提问于2017-08-12得票数 0
我使用scikit learn中的OneHotEncoder，使用one-hot of-K方案对我所有的分类整数特征进行了编码。根据结果，实际影响预测模型的参数只有51个。我想研究这些参数，但它们的编码方式如上所述。你知道如何提取哪个分类整数特征对应哪个热编码数组吗？谢谢!
浏览 0提问于2015-11-28得票数 0
1回答
我有一个包含两个分类列的dataframe，其中包含一组相同的字符串，我希望对其进行单热编码。确定列可以包含的字符串集，并且两列之间的one-hot编码必须一致。在下面的示例中，我将编码器放在一个包含列可以包含的字符串集的列表中。然后转换数据帧的列。问题2:如何为两个列的one-hot编码返回的列提供不同的名称？这是个问题，对吧？如何避免呢？label_encoder.transform(df
浏览 4提问于2019-10-30得票数 0
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1回答
数据集有几个分类特征，模型在训练期间对这些特征应用一次性编码。 现在我想使用SHAP (https://github.com/slundberg/shap)在本地解释预测。为此，最好将数据帧与独热编码的列和值放在一起。但是，我似乎找不到从H2O模型中获得这一点的方法。 我可能可以手动重新创建one-hot编码，但也许有人知道更快的解决方案？
浏览 28提问于2019-10-10得票数 1
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2回答
我使用sklearn-learn在python中构建了一个随机森林，并对所有分类变量应用了“一热”编码。问:如果我将"one hot“应用到我的DV，我是将它的所有虚拟列都作为DV应用，还是应该以不同的方式处理DV？
浏览 4提问于2018-12-03得票数 3
1回答
现在我使用的是Claessen在Sec中提出的one-hot编码。4.2of1和MiniSAT。我搜索了一下，但找不到太多关于SAT和one-hot约束的信息。
浏览 4提问于2013-05-28得票数 2
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1回答
我想写一个程序来反转一个数字(不把它转换成一个字符串)。我的代码可以处理除前导为零的数字以外的所有数字，例如：500和类似的数字。当我想要005时，它只是给了我5。System.out.println("Enter a number with at most 10 digits:"); long tempInputNumber = inputNumber;
浏览 1提问于2020-02-13得票数 0
1回答
在对这些分类输入进行一次性编码后，我最终将大约500个输入输入到网络中。
我希望能够确定我的每个分类输入的重要性。Scikit-learn有，但是其中任何一个都可以应用于分类数据输入吗？我可以将这些方法应用于one-hot编码输入，但如何在应用于二进制化的输入后提取含义？如何判断分类输入的特征重要性？
浏览 15提问于2017-02-18得票数 6
2回答
假设我对用于训练Learner的训练集应用了以下预处理 preprocess <- po("scale", param_vals = list(center = TRUE, scale = TRUE))%>>%
po("encode",param_vals = list(method = "one-hot")) 我想用predict(Learner, newdata =这不会起作用，因为Learner是用居中、缩放和一次热编码<
浏览 32提问于2020-10-06得票数 0
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1回答
我在一个领域的代码上遇到了问题，它阻止了我完成我的研究论文。我是机器学习和R的新手，但到目前为止我已经学到了很多。下面是我的代码：Fit Model方法不会打印出我的图形。下面是它给我的错误：
浏览 5提问于2018-12-15得票数 1
2回答
我有一组one-hot编码标签，我想看看每个类别有多少个。每个标签可以包含一个或多个类，如下所示：我对这个问题的第一个解决方案是像这样使用np.argmax和np.bincount：array([1221, 722, 199, 918, 599, 678, 1569, 786, 185])
但是接下来发生的事情是，上面的one-hot编码示例将被赋予值0，
浏览 2提问于2020-04-06得票数 0
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