from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder

#数据预处理二元化OneHotEncoder模型

def test_OneHotEncoder():

    X=[[1,2,3,4,5],

          [5,4,3,2,1],

          [3,3,3,3,3,],

          [1,1,1,1,1]]

    print("before transform:",X)

    encoder=OneHotEncoder(sparse=False)

    encoder.fit(X)

    print("active_features_:",encoder.active_features_)

    print("feature_indices_:",encoder.feature_indices_)

    print("n_values_:",encoder.n_values_)

    print("after transform:",encoder.transform([[1,2,3,4,5]]))

# 调用 test_OneHotEncoder

test_OneHotEncoder()

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