Python的sklearn.Binarizer()

sklearn.Binarizer()是Scikit-learn（sklearn）库中的一个二值化工具。二值化的概念是将数据转换为二进制序列的过程。Binarizer()将给定的数据剪切为指定阈值以下的值和阈值以上的值。这个处理可以在数据预处理的过程中使用，以减少噪音等不必要的信息。

使用方法

Binarizer()可以实例化为一个对象，方便在代码中多次调用该工具。以下是一个简单的例子：

from sklearn.preprocessing import Binarizer
import numpy as np

X = np.array([[1, -1, 2], [2, 0, 0], [0, 1, -1]])
binarizer = Binarizer(threshold=1.0)
print(binarizer.transform(X))

输出：

[[0 0 1]
 [1 0 0]
 [0 0 0]]

以上代码中创建了一个二维数组X，然后创建了一个Binarizer()对象并指定了阈值为1。调用该对象的transform方法对数据X进行处理并输出。可以看出，数据X中大于等于1的值将变成1，而小于1的值将变成0。

参数

Binarizer()主要的参数有两个：threshold和copy，其中threshold是用来指定二进制处理使用的阈值。copy是用来指定是否复制原始数据的。以下是参数说明：

• threshold: 用来控制二值化的阈值，大于等于该值的将变成1，小于该值的将变成0。默认为0.0。
• copy: 用来指定是否复制原始数据。默认为True，即复制一份原始数据再进行处理。如果指定为False，则直接在原始数据上进行处理。

总结

sklearn.Binarizer()是Scikit-learn（sklearn）库中的一个二值化工具，可以将数据转化为二进制，并指定二值化处理的阈值。通常在进行数据预处理时使用，以减少噪音等不必要的信息。