add_dummy_feature

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

Erweitert den Datensatz um ein zusätzliches Dummy-Merkmal.

Dies ist nützlich, um einen Intercept-Term mit Implementierungen anzupassen, die ihn ansonsten nicht direkt anpassen können.

Parameter:

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

Daten.

valuefloat

Wert, der für das Dummy-Feature verwendet werden soll.

Gibt zurück:

X{ndarray, sparse matrix} von Form (n_samples, n_features + 1)

Gleiche Daten mit hinzugefügtem Dummy-Feature als erste Spalte.

Beispiele

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