【问题标题】:One-hot encoding for binary categorical variable二进制分类变量的 One-hot 编码
【发布时间】:2019-02-27 01:57:44
【问题描述】:

我正在尝试编码包含两个值男性和女性的性别特征。我从主要特征 is_male 和 is_female 创建了两个单热特征,其中包含布尔值。但是在应用模型时,我意识到它们是相辅相成的。这是否会影响模型性能,因为它们似乎是相关的?

【问题讨论】:

  • 在这种情况下我们不会这样做;你应该只创建 一个 变量,比如is_female,对于女性,它的值为 1,对于男性,它的值为 0...

标签: machine-learning data-processing one-hot-encoding data-munging


【解决方案1】:

单热编码(为列的每个值创建单独的列)不应与二进制值变量(在您的情况下为 MALE-FEMALE)一起使用。

这样做会导致虚拟变量陷阱

【讨论】:

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