binarize

sklearn.preprocessing.binarize(X, *, threshold=0.0, copy=True)[source]

Бинаризация массивоподобных данных или матриц scipy.sparse.

Дополнительная информация в Руководстве пользователя.

Параметры:

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

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

thresholdfloat, default=0.0

Значения признаков, меньшие или равные этому значению, заменяются на 0, большие — на 1. Пороговое значение не может быть меньше 0 для операций с разреженными матрицами.

copybool, default=True

Если False, попытаться избежать копирования и выполнить бинаризацию на месте. Это не гарантирует всегда работу на месте; например, если данные — массив NumPy с типом object, будет возвращена копия, даже с copy=False.

Возвращает:

X_tr{ndarray, sparse matrix} of shape (n_samples, n_features)

Преобразованные данные.

См. также

Binarizer

Выполняет бинаризацию с помощью API преобразователя (например, как часть предобработки 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.]])