One-Hot Encoding in Python with Pandas and Scikit-Learn
Introduction In computer science, data can be represented in a lot of different ways, and naturally, every single one of them has its advantages as well as disadvantages in certain fields. Since computers are unable to process categorical data as these categories have no meaning for them, this information has to be prepared if we want a computer to be able to process it. This action is called prep
pandas.get_dummies — pandas 2.2.2 documentation
pandas.get_dummies# pandas.get_dummies(data, prefix=None, prefix_sep='_', dummy_na=False, columns=None, sparse=False, drop_first=False, dtype=None)[source]# Convert categorical variable into dummy/indicator variables. Each variable is converted in as many 0/1 variables as there are different values. Columns in the output are each named after a value; if the input is a DataFrame, the name of the or
Extracting, transforming and selecting features - Spark 2.2.0 Documentation
Extracting, transforming and selecting features This section covers algorithms for working with features, roughly divided into these groups: Extraction: Extracting features from “raw” data Transformation: Scaling, converting, or modifying features Selection: Selecting a subset from a larger set of features Locality Sensitive Hashing (LSH): This class of algorithms combines aspects of feature trans
One-hot - Wikipedia
one-hot (ワン・ホット) は、デジタル回路のビット列において、1ビットだけHigh(1)であり、他はLow(0)である状態を指す[1]。類似のものとして、0が1つだけで、他がすべて1であるようなビット列をone-cold(ワン・コールド)と呼ぶことがある。 応用[編集] one-hotエンコーディングはしばしば状態機械の状態を表すのに用いられる。二進法やグレイコードを使うときにはその状態を決定するためにデコードが必要だが、one-hotを使うときには不要である。というのも、one-hotではビット列のn番目のビットがHighであればn番目の状態を表していることになるからである。 15個の連続する状態を持つリング・カウンタは状態機械の一例である。one-hotでこれを実現するには、15個のフリップフロップを一列に並べて、それぞれのフリップフロップのQ出力が次のフリップフロップのD入力
pyspark.ml package — PySpark 2.1.0 documentation
ML Pipeline APIs¶ DataFrame-based machine learning APIs to let users quickly assemble and configure practical machine learning pipelines. class pyspark.ml.Transformer¶ Abstract class for transformers that transform one dataset into another. copy(extra=None)¶ Creates a copy of this instance with the same uid and some extra params. The default implementation creates a shallow copy using copy.copy(),
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