使用都热编码的分类特征

之前的例子我们每个特征只有两个选项耳朵是立的塌的脸型圆的非圆的等等每个特征只有两个选项那如果是两个选型的离散呢我们将讨论如何用都热编码来处理这一类问题这个样本除了耳朵其他的三个都和之前的数据集一样现在耳朵有三个耳型立耳耷拉着耳朵还有椭圆耳朵比之前的数据多一个一个椭圆的耳朵这样的话我们可能会创建三个决策树的分支但是我们现在还是不想这样尝试用一种其他的办法 独热编码类似那种逆透视更详细的说如果一个分裂特征可以去K个可能得值在我们的例子中K3,我们可以用K个二元特征替换他这些特征值只能取0,1对于原本有两个指标的我们可以做一个映射1圆脸0非圆脸这样这样的我吗你就把全部的指标进行了量化一行就可以看做是一个样本同样我们也可以把他输入到神经网络的分类器中进行分类总结我们可以通过杜热编码处理多个离散值还可以将这个用于神经网络或者逻辑回归或者线性回归对于可以去任意值而不是离散值的的数字特征呢下个视频看如何取任意值的连续数值。