sklearn.preprocessing.add_dummy_feature

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

[源码]

具有附加虚拟功能的增强数据集。

这对于将拦截项与无法直接拟合的实现配合使用非常有用。

参数 说明
X {array-like, sparse matrix}, shape [n_samples, n_features]
数据。
value float
用于虚拟特征的值。
属性 说明
X {array, sparse matrix}, shape [n_samples, n_features + 1]
第一列添加了具有虚拟功能的相同数据。

示例

>>> from sklearn.preprocessing import add_dummy_feature
>>> add_dummy_feature([[01], [10]])
array([[1.0.1.],
       [1.1.0.]])