Scickit에서 OneHotEncoder 혼란 학습

Question

Python 2.7 (miniconda interpreter)에서 사용. 약 OneHotEncoder에 대한 예를 아래에 혼동하면 enc.n_values_ 출력이 [2, 3, 4] 인 이유가 무엇입니까? 누구든지 명확히하는 데 도움이 될 수 있다면 좋을 것입니다.

http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.preprocessing.OneHotEncoder.html

>>> from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder 
>>> enc = OneHotEncoder() 
>>> enc.fit([[0, 0, 3], [1, 1, 0], [0, 2, 1], [1, 0, 2]]) 
OneHotEncoder(categorical_features='all', dtype=<... 'float'>, 
     handle_unknown='error', n_values='auto', sparse=True) 
>>> enc.n_values_ 
array([2, 3, 4]) 
>>> enc.feature_indices_ 
array([0, 2, 5, 9]) 
>>> enc.transform([[0, 1, 1]]).toarray() 
array([[ 1., 0., 0., 1., 0., 0., 1., 0., 0.]]) 

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Answer 1

n_values는 기능에 따라 값의 수입니다. 이 예에서

,

X = 0 0 3 
    1 1 0 
    0 2 1 
    1 0 2 

(X의 형상이다 N_SAMPLES, n_feature])이 제 기능에

2 개 값있다 : 0, 1; 두 번째 기능의

3 개 값있다 : 0, 1, 2, 3.

따라서 enc.n_values_은 0, 1, 제 기능 2.

, 4 개 개의 값이있다 [2, 3, 4].