用Python将一个类别型属性建模为多元伯努利变量并给出代码

以下是将一个类别型属性 'color' 建模为多元伯努利变量的 Python 代码示例：

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import MultiLabelBinarizer

data = {'color': ['red', 'green', 'blue', 'red', 'yellow', 'green']}
df = pd.DataFrame(data)

mlb = MultiLabelBinarizer()
df_encoded = pd.DataFrame(mlb.fit_transform(df['color']), columns=mlb.classes_)

print(df_encoded)

这段代码将类别型属性 'color' 中的所有取值编码为多元伯努利变量，并输出结果。具体来说，红色对应第 0 列、绿色对应第 1 列、蓝色对应第 2 列、黄色对应第 3 列，如果一条数据中包含该颜色，则对应列的取值为 1，否则为 0。

如果您需要更详细的解释，请继续提出您的问题，我将尽力回答。