бинаризировать

sklearn.preprocessing.бинаризировать(X, *, порог=0.0, copy=True)

Булево пороговое преобразование массивоподобных объектов или разреженной матрицы scipy.sparse.

Подробнее в Руководство пользователя.

Параметры:

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

Данные для бинаризации, элемент за элементом. Матрицы scipy.sparse должны быть в формате CSR или CSC, чтобы избежать ненужного копирования.

порогfloat, по умолчанию=0.0

Значения признаков ниже или равные этому заменяются на 0, выше — на 1. Порог не может быть меньше 0 для операций с разреженными матрицами.

copybool, по умолчанию=True

Если False, попытаться избежать копирования и бинаризовать на месте. Это не гарантирует всегда работать на месте; например, если данные являются массивом numpy с типом object, копия будет возвращена даже при copy=False.

Возвращает:

X_tr{ndarray, разреженная матрица} формы (n_samples, n_features)

Преобразованные данные.

Смотрите также

Binarizer

Выполняет бинаризацию с использованием API Transformer (например, как часть предварительной обработки Pipeline).

Примеры

>>> 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.]])