add_dummy_feature

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

Дополнить набор данных дополнительным фиктивным признаком.

Это полезно для подгонки свободного члена в реализациях, которые не могут подогнать его напрямую.

Параметры:

X{array-like, sparse matrix} формы (n_samples, n_features)

Данные.

значениеfloat

Значение, используемое для фиктивного признака.

Возвращает:

X{ndarray, разреженная матрица} формы (n_samples, n_features + 1)

Те же данные с добавлением фиктивного признака в качестве первого столбца.

Примеры

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