« Encodage un parmi n » : différence entre les versions


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== Définition ==
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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.  
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.  
- Google
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== Français ==
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=== encodage à chaud  <small>n.m.</small> ===
encodage à chaud  n.m.


=== encodeur OneHot  <small>(dans scikit-learn) n.m.</small> ===
encodeur OneHot  (dans scikit-learn) n.m.




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=== one-hot encoding ===
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[https://code.i-harness.com/fr/q/217b2e7 Source: CODE Q&A]
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[https://developers.google.com/machine-learning/glossary/ Source: Google machine learning glossary ]
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[https://fr.wikipedia.org/wiki/Encodage_one-hot Source: Wikipedia ]
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Version du 17 avril 2019 à 13:28

Domaine


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. - Google

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. - Wikipedia



Français

encodage à chaud n.m.

encodeur OneHot (dans scikit-learn) n.m.



Anglais

one-hot encoding

OneHotEncoding



Source: CODE Q&A
Source: Google machine learning glossary
Source: Wikipedia

Publié : datafranca.org