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pandas使用get_dummies进行one-hot编码

离散特征的编码分为两种情况: 1、离散特征的取值之间没有大小的意义,比如color:[red,blue],那么就使用one-hot编码 2、离散特征的取值有大小的意义,比如size:[X,XL,XXL],那么就使用数值的映射{X:1,XL:2,XXL:3} 使用pandas可以很方便的对离散型特征进行one-hot编码 [python] view plain copy importpandasaspd df=pd.DataFrame([ ['green','M',10.1,'class1'], ['red','L',13.5,'class2'], ['blue','XL',15.3,'class1']]) df.columns=['color','size','prize','classlabel'] size_mapping={ 'XL':3, 'L':2, 'M':1} df['size']=df['size'].map(size_mapping) class_mapping={label:idxforidx,labelinenumerate(set(df['classlab...

元胞自动机实现多数分类算法

元胞自动机(Cellular automaton) 元胞自动机是由元胞组成的网格,每个元胞都根据邻域的状态来选择开或关。所有的元胞都遵循同样的规则,也称为元胞的更新规则,规则根据各元胞邻域的当前状态决定元胞的下一步状态。同自然界的复杂系统一样,元胞自动机也是由大量简单个体(元胞)组成,不存在中央控制,每个个体都只与少量其他个体交互。而且元胞自动机也能表现出非常复杂的行为,它们的行为很难甚至不可能通过其更新规则来预测。元胞自动机有很多种类型,著名的“生命游戏”也是元胞自动机的一种。 初等元胞自动机(Elementary cellular automaton) 初等元胞自动机是一维两状态的元胞自动机,每个元胞仅与两个相邻元胞相连。元胞自动机的时空图表现了元胞自动机的立体构型随时间的变化,最顶上一行是一维元胞自动机的初始状态设置,下面跟着的依次是每一步更新后的状态。 执行“多数分类(Majority classification)”任务的元胞自动机 该元胞自动机要能区分初始状态中是开状态还是关状态占多数。如果是开状态占多数,最后所有元胞就应当都变成开状态。同样,如果是关状态占多数,最后所有元...

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