python使用sklearn中的MultiLabelBinarizer函数将多标签的分类变量进行独热编码（One-Hot Encode Features With Multiple Labels）

Python实现变量独热编码（One-hot Encoding）的代码

独热编码（One-Hot Encoding）和 LabelEncoder标签编码 区别 数据预处理：（机器学习） sklearn

【Python机器学习】分类向量——One-Hot编码（虚拟变量）

数据预处理（2）—— One-hot coding 独热编码#分别使用 pandans.dummies 和 sklearn.feature_extraction.DictVectorizer 进行处理

R语言使用caret包的dummyVars函数自动对训练数据集中的因子（factor）变量进行独热编码（one hot encoding）

​​pandas.get_dummies()​​ 是一个用于执行独热编码（One-Hot Encoding）的 pandas 函数。它用于将分类（或离散）特征转换为模型可以处理的二进制格式，以便更好地

tensorflow将label数据转换为onhot编码（tf.one_hot的使用）

R语言使用factor函数处理名义变量（nominal、无序/标称分类变量）、使用ordered函数处理序数变量（ordinal、有序分类/标称变量）、为有序因子变量的水平值指定标签labels

使用 Python 中的 `sklearn` 库实现 KNN 分类

# 定义函数,单个自变量+单个序列（独热编码）控制变量 # curve_fit函数要求X中的元素都是可以转换为浮点数的数值