特征工程:独热码
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发布时间：2024-10-23 16:54
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时间：2024-11-10 03:07
哑变量是人为设定的，将分类变量量化为0和1的变量，便于分析定性因素对因变量的影响。
例如，学历、职业、性别等数据，通过构造哑变量，便于回归问题模型应用。
在虚拟变量设置中，基础类型取值为1，比较类型中否定类型取值为0。
实际数据处理中，采用独热码one-hot实现哑变量生成。Pandas的get_dummies函数功能实现。
哑变量生成过程形象展示，Pandas的get_dummies参数解释及应用。
示例中，s的4个取值生成4列哑变量。
前缀处理、连接符、空值处理等细节设置。
案例分析：sex字段两种取值，生成Female和Male两个哑变量。
指定字段、前缀，自动添加前缀。
扩展至多种分类、多字段哑变量生成，OneHotEncoder()功能使用。
案例展示：原始数据转换、哑变量生成、新数据编码。
最后，实际案例分析，展示哑变量在数据挖掘中的应用。
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