« Encodage un parmi n » : différence entre les versions


m (Remplacement de texte — « <br /> » par «  »)
m (Remplacement de texte — « <small>loc. nom. masc.</small> » par « <small> masculin </small> »)
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==Français==
==Français==
'''encodage à chaud'''  <small>loc. nom. masc.</small>
'''encodage à chaud'''  <small> masculin </small>


'''encodage à un bit non nul discriminant''' <small>loc. nom. masc.</small>
'''encodage à un bit non nul discriminant''' <small> masculin </small>


'''encodeur OneHot'''  (dans scikit-learn) <small>loc. nom. masc.</small>
'''encodeur OneHot'''  (dans scikit-learn) <small> masculin </small>


==Anglais==
==Anglais==

Version du 23 mai 2020 à 00:41

Définition

Vecteur creux caractérisé par un élément ayant la valeur 1 et tous les autres, la valeur 0. L'encodage à chaud est couramment utilisé pour représenter des chaînes ou des identifiants qui ont un ensemble fini de valeurs possibles. (1)

Un encodage à chaud consiste à représenter des états en utilisant pour chacun une valeur dont la représentation binaire n'a qu'un seul chiffre 1. On peut définir une fonction d'encodage OneHot dans scikit-learn comme étant la fonction qui prend en entrée un vecteur z et qui redéfinit en sortie la plus grande valeur de z à 1 et toutes autres valeurs de z à 0. (2)

Français

encodage à chaud masculin

encodage à un bit non nul discriminant masculin

encodeur OneHot (dans scikit-learn) masculin

Anglais

one-hot encoding

OneHot Encoding


(1) Source: Google, Machine learning glossary.

(2) Source: Wikipedia,Encodage one-hot.

Source: CODE Q&A, Python - scikit - sklearn metrics.