categorical参数指示的分类型数据是什么

categorical参数用于指示输入数据中哪些列是分类型数据，通常是指输入数据中的离散型变量。在KPrototypes算法中，它需要同时处理数值型和分类型数据。因此，需要通过categorical参数将不同类型的数据进行区分。

具体来说，categorical参数是一个布尔型数组，长度与输入数据的列数相同，其中每个元素表示对应列是否为分类型数据。如果输入数据中对应列是分类型数据，则该元素为True；否则，为False。

例如，如果输入数据train_np有5列，其中第2列和第4列是分类型数据，那么可以这样设置categorical参数：

categorical = [False, True, False, True, False]

需要注意的是，该参数需要根据具体的输入数据进行设置，以确保算法能够正确地处理不同类型的数据。

相关问题

matlab中categorical是什么类型

在MATLAB中，`categorical`是一种数据类型，用于表示具有有限数量可能值的变量。`categorical`类型的变量可以在有限的可能值集合中取值。这些可能值集合可以是指定的一组字符串、数字、逻辑值或其他类型。`categorical`类型的变量可以占用比对应数字类型更少的内存，并且可以用于在统计分析和机器学习等领域中对数据进行分类和分组。

`categorical`类型的变量可以通过使用`categories`函数获取可能值的列表，通过使用`isundefined`函数检查变量中是否存在未定义的值，以及通过使用`addcats`函数和`removecats`函数添加或删除可能值。

例如，以下代码创建一个包含三个可能值的`categorical`类型的变量：

x = categorical({'A', 'B', 'C'});

在此示例中，变量`x`的可能值集合为`{'A', 'B', 'C'}`。可以使用以下代码获取`x`的可能值列表：

categories(x)

输出为：

{'A'    'B'    'C'}

sparse categorical accuracy什么意思

"sparse categorical accuracy" 是指在稀疏分类问题中的准确率。在机器学习或深度学习任务中，当目标变量是稀疏编码形式（如单热编码）时，稀疏分类准确率是衡量模型性能的一种指标。

具体计算方法与分类准确率类似：将模型预测的类别与真实类别进行比较，统计预测正确的样本数，然后将其除以样本总数，得到稀疏分类准确率。

稀疏分类准确率用于评估模型在处理稀疏编码目标变量时的分类能力，越高表示模型对样本的分类准确性越好。