add_dummy_feature

sklearn.preprocessing.add_dummy_feature(X, value=1.0)

使用額外的虛擬特徵來擴充資料集。

這對於使用無法直接擬合截距項的實作方式來擬合截距項非常有用。

參數:

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

資料。

value浮點數

虛擬特徵所使用的值。

回傳值:

X形狀為 (n_samples, n_features + 1) 的 {ndarray, 稀疏矩陣}

相同的資料，但虛擬特徵會被新增為第一列。

範例

>>> from sklearn.preprocessing import add_dummy_feature
>>> add_dummy_feature([[0, 1], [1, 0]])
array([[1., 0., 1.],
       [1., 1., 0.]])