变量编码是什么意思,数据编码定义

变量编码是什么意思,数据编码定义

ASCII码用一个字节来表示一个字符，采用7位二进制代码来对字符进行编码，最高位一般用做校验位，因此共128个，包括32个通用控制符号、10个阿拉伯数字、52个英文大写和小写字母及34个专常量：所谓常量就是不能变的变量，比如常用的数学常数π就是一个常量。在Python中，通常用全部大写的变量名表示常量：PI = 3.14159265359 解释下普通除法，地板除，

label-encoding就是用标签进行编码的意思，即我们给特征变量自定义数字标签，量化特征。来看一个例子：Class=['大一','大二','大三','大四'] df = pd.DataFrame({'Class':Class}) df 数值(连续、定量)变量是可以在有限或无限区间内取任何值的变量，它们可以很自然地用数字表示，所以可以在模型中直接使用。原始类别变量通常以字符串的形式存在，

╯＾╰ one-hot 编码（one-hot encoding）类似于虚拟变量（dummy variables），是一种将分类变量转换为几个二进制列的方法。其中1 代表某个输入属于该类别。从机器学习的角度来看，one-ho变量编码是问卷数据分析的重要步骤，因为分类变量不同于连续型变量。因此，需要对分类变量和等级变量进行编码，这样在spss软件中才能正常进行分析。图1:变量编码

在计算机程序或文本编辑中，硬编码是指将可变变量用一个固定值来代替的方法。用这种方法编译后，如果以后需要更改此变量就非常困难了。大部分程序语言里，可以将1、WOE编码WOE(weight of evidence)编码就是评分卡中最常用的有监督编码。WOE编码既可以对离散变量编码，也可以对分箱后的连续变量编码。其中M为离散变量的可能取值个数，对于连续

one-hot encoding也就是我们常常听到的独热编码(哑变量， 它是将原始特征变量转换成以原始特征值分类的多维度的变量，并用是否(0,1)这种方式的新特征值替代和量化。在pandas中有现ASCII码用一个字节来表示一个字符，采用7位二进制代码来对字符进行编码，最高位一般用做校验位，因此共128个，包括32个通用控制符号、10个阿拉伯数字、52个英文大写和小写字母及34个专