OneHotEncoder is a class in the sklearn.preprocessing module of the scikit-learn library . It is used to encode categorical features a服务器托管网s a one-hot numeric array . The input to this transformer should be an array-like of integers or strings, denoting the values taken on by categorical (discrete) features . The features are encoded using a one-hot encoding scheme, which creates a binary column for each category and returns a sparse matrix or dense array (depending on the sparse_output parameter) . By default, the encoder derives the categories based on the unique values in each feature. Alternatively, you can also specify the categories manually . This encoding is needed for feeding categorical data to many scikit-learn estimators, notably linear models and SVMs with the standard kernels . Note that a one-hot encoding of y labels should use a LabelBinarizer instead .OneHotEncoder “是 “scikit-learn “库的 “sklearn.preprocessing “模块中的一个类。它用于将分类特征编码为一热数字数组 。该转换器的输入应该是一个整数或字符串数组，表示分类（离散）特征的取值。特征使用单次编码方案进行编码，为每个类别创建一个二进制列，并返回稀疏矩阵或密集数组（取决于 `sparse_output` 参数）。默认情况下，编码器根据每个特征中的唯一值推导出类别。或者，服务器托管网也可以手动指定类别 。向许多 scikit-learn 估计器（尤其是线性模型和带有标准核的 SVM）输入分类数据时，都需要使用这种编码 。请注意，y 标签的单次编码应使用 “LabelBinarizer “来代替 。
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