数据特征处理--ONEHOTENCODER如何实操

Question

1.问题描述
数据对象有N列，其中某几列是属于分类特征，其他都是连续变量。
1）在采用MLPRegressor（）以前是不是要针对这几列数据进行OneHotEncoder()；
2）怎么对数据集对象单独几列进行独热编码，baidu都是清一色的整个数据集对象OneHotEncoder（）
2.源码
new_data =np.array(data)
y = new_data[:,13]
X = new_data[:,0:13]
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.83)
X_scale=preprocessing.scale(X)
enc = OneHotEncoder()
X_train = enc.fit(X_train[:,0:1])
scaler = StandardScaler().fit(X_train)
X_train = scaler.transform(X_train)
X_test = scaler.transform(X_test)

Answer 1

不知道你这个问题是否已经解决, 如果还没有解决的话:

• 这篇文章讲的很详细，请看：网上收集的使用OneHotEncoder一些要点

如果你已经解决了该问题, 非常希望你能够分享一下解决方案, 以帮助更多的人 ^-^