binarize

sklearn.preprocessing.binarize(X, *, threshold=0.0, copy=True)

將類陣列或 scipy.sparse 矩陣進行布林值閾值處理。

請在使用者指南中閱讀更多資訊。

參數:

X{類陣列, 稀疏矩陣}，形狀為 (n_samples, n_features)

要逐個元素進行二元化的資料。scipy.sparse 矩陣應該是 CSR 或 CSC 格式，以避免不必要的複製。

thresholdfloat，預設值為 0.0

小於或等於此值的特徵值會被替換為 0，大於此值的則替換為 1。對於稀疏矩陣的操作，閾值可能不小於 0。

copybool，預設值為 True

如果為 False，則嘗試避免複製並就地二值化。這不保證一定能就地運作；例如，如果資料是具有 object dtype 的 NumPy 陣列，即使 copy=False，也會返回一個副本。

回傳值:

X_tr形狀為 (n_samples, n_features) 的 {ndarray, 稀疏矩陣}

轉換後的資料。

另請參閱

Binarizer

使用 Transformer API 執行二值化（例如，作為預處理 Pipeline 的一部分）。

範例

>>> from sklearn.preprocessing import binarize
>>> X = [[0.4, 0.6, 0.5], [0.6, 0.1, 0.2]]
>>> binarize(X, threshold=0.5)
array([[0., 1., 0.],
       [1., 0., 0.]])