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Python cuml.experimental.preprocessing.add_dummy_feature用法及代码示例


用法:

cuml.experimental.preprocessing.add_dummy_feature(X, value=1.0)

使用额外的虚拟特征增强数据集。

这对于将截距项与无法直接拟合的实现拟合很有用。

参数：

X：{array-like, 稀疏矩阵}, 形状 [n_samples, n_features]

数据。

value：浮点数

用于虚拟函数的值。

返回：

X：{数组，稀疏矩阵}，形状 [n_samples, n_features + 1]

添加了作为第一列的虚拟特征的相同数据。

例子：

>>> from cuml.preprocessing import add_dummy_feature
>>> add_dummy_feature([[0, 1], [1, 0]])
array([[1., 0., 1.],
       [1., 1., 0.]])

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注：本文由纯净天空筛选整理自rapids.ai大神的英文原创作品 cuml.experimental.preprocessing.add_dummy_feature。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。