One-hot encodings: differenze tra le versioni
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|NomeInglese=One-hot encodings | |||
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Un one-hot encoding è una tecnica utilizzata per rappresentare variabili categoriche come vettori binari, dove ogni categoria è rappresentata da un vettore di lunghezza uguale al numero totale di categorie, con tutti gli elementi a zero tranne quello corrispondente alla categoria, che è impostato su uno. | Un one-hot encoding è una tecnica utilizzata per rappresentare variabili categoriche come vettori binari, dove ogni categoria è rappresentata da un vettore di lunghezza uguale al numero totale di categorie, con tutti gli elementi a zero tranne quello corrispondente alla categoria, che è impostato su uno. | ||
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|title=One-hot encodings | |||
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|keywords=one-hot encoding, codifica one-hot, variabili categoriche, vettori binari, rappresentazione dei dati, apprendimento automatico, machine learning, analisi dei dati | |||
|description=Un one-hot encoding è una tecnica di rappresentazione di variabili categoriche come vettori binari. Ogni categoria è rappresentata da un vettore con tutti gli elementi a zero tranne quello corrispondente alla categoria, che è impostato su uno. Questo esempio illustra come funziona la codifica one-hot per tre categorie. | |||
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Versione attuale delle 13:47, 17 ago 2024
| One-hot encodings | |
|---|---|
| Nome Inglese | One-hot encodings |
| Sigla | |
Un one-hot encoding è una tecnica utilizzata per rappresentare variabili categoriche come vettori binari, dove ogni categoria è rappresentata da un vettore di lunghezza uguale al numero totale di categorie, con tutti gli elementi a zero tranne quello corrispondente alla categoria, che è impostato su uno.
Ad esempio, se abbiamo tre categorie e vogliamo rappresentarle utilizzando il one-hot encoding, otterremmo:
- Categoria 1: [1, 0, 0]
- Categoria 2: [0, 1, 0]
- Categoria 3: [0, 0, 1]