Python sklearn add_dummy_feature用法及代碼示例

本文簡要介紹python語言中 sklearn.preprocessing.add_dummy_feature 的用法。

用法:

sklearn.preprocessing.add_dummy_feature(X, value=1.0)

使用額外的虛擬特征增強數據集。

這對於將截距項與無法直接擬合的實現擬合很有用。

參數：

X：{類數組，稀疏矩陣}，形狀為 (n_samples, n_features)

數據。

value：浮點數

用於虛擬函數的值。

返回：

X：{ndarray, 稀疏矩陣} 形狀 (n_samples, n_features + 1)

添加了作為第一列的虛擬特征的相同數據。

例子：

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