add_dummy_feature

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

使用额外的虚拟功能来增强数据集。

这对于将拦截项与无法直接匹配的实现进行匹配非常有用。

参数:

X形状（n_samples，n_features）的{类数组，稀疏矩阵}

数据

value浮子

用于虚拟功能的值。

返回:

X形状（n_samples，n_features + 1）的{nd数组，稀疏矩阵}

Same data with dummy feature added as first column.

示例

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