我知道决策树有基尼系数计算的feature_importance属性，它可以用来检查哪些特征更重要。但是，对于scikit-learn或Spark中的应用程序，它只接受数字属性，所以我必须将字符串属性转换为数字属性，然后对其进行one-hot编码器。当特征被放入决策树模型时，它是0-1编码的，而不是原始格式，我的问题是，如何解释原始属性的特征重要性？在尝试解释特性重要性时，我应该避免使用one-hot编码器吗？
谢谢。
浏览 2提问于2016-10-14得票数 11
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我需要在分类数据上构建决策树。我知道scikit-learn只能处理数值，因此推荐的方法是使用on-hot编码，最好使用Panda Dummies。因此，我构建了一个样例数据集，其中所有属性和标签都是分类的。在这个阶段，我试图理解如何‘一热’编码，以便能够使用sklearn，但文档没有解决这种情况。
浏览 10提问于2018-01-18得票数 0
我有一个包含分类变量的数据集，我希望在sparklyr中使用one-hot编码对其进行编码。下面是我使用的表头和代码： ? 我可能在这里遗漏了一些东西，但是one-hot编码器的输入列怎么可能是数字呢？
浏览 14提问于2020-01-22得票数 0
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如何处理决策树中的数据
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我正在尝试为我从Kaggle获得的数据集创建决策树。因为我没有处理真实数据集的经验，所以我不知道如何处理数据的清理、集成和缩放(主要是缩放)。在这种情况下，我不知道有多少组数据对于决策树来说是合理的。
浏览 2提问于2017-10-22得票数 0
我已经从多个资源中学习了有关决策树的知识，但仍然没有完全理解数据预处理步骤。 female 2 77
female 1
浏览 0提问于2020-11-25得票数 1
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我使用一位编码器将我所有的分类自变量从字符串转换为数字(二进制1和0)，但是当我运行决策树时，算法认为二进制分类变量是连续的。如何将此数字连续转换为数字范畴？
浏览 3提问于2020-02-04得票数 2
我尝试了使用分类变量的多元线性回归。使用了一种热门的编码器技术来解决这个问题，但得到了这个错误。我曾尝试使用pd.to_datetime()函数将日期字符串转换为时间戳，但也出现了类似于-- TypeError: int()参数必须是字符串、类似字节的对象或数字，而不是' timestamp‘的错误因此，我删除了这个东西，并使用其他方法解决了实际指定的错误。
浏览 15提问于2019-08-31得票数 0
在这种情况下，如何使用LabelEncoder才能使上述代码正常工作？
浏览 21提问于2021-04-30得票数 0
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我在sklearn中使用了OneHotEncoder。0.99 (7, 229) 2016.0 (8, 8) 1.0
: : 我不能将这些数据用于我的ML模型，那么如何使用
浏览 13提问于2021-09-09得票数 0
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我正在为自动编码器准备一些数据。其中一个变量diag_codes是与每个观察值关联的代码列表。它们有不同的长度，但至少有一个。 我的问题是，没有标签，这些数据应该如何准备被摄取到自动编码器中？如果我先进行one-hot编码，我们将不得不从12,000个变量缩减。我应该使用word2vec吗？
浏览 40提问于2021-09-24得票数 1
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因为sklearn和Pandas都没有提供一个简单而完整的单热编码器，所以我决定自己编写一个。Pandas和sklearn都有一个没有选择解码的编码器，只有解码的sklearn.LabelEncoder才会产生标签。:param np_arr: categorical data of shape (samples, 1)
:return: one-hot encoding with shape (sample:param np_arr: one-hot encoding of shape (samples,
浏览 0提问于2018-08-05得票数 4
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其中一些阶段是OneHot编码器。思想:将基于整数的类别分类为n个独立的特征。存储的“训练有素”OneHot编码器不跟踪有多少类别。1.0])|*/
val loade
浏览 3提问于2017-02-06得票数 2
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我已经使用J48构建了一个RWeka决策树。我想将其性能与描述现有(外部计算的)决策树的决策树进行比较。我是RWeka新手，我很难手动创建RWeka决策树。理想情况下，我希望将两者并排显示，并使用RWeka可视化来绘制它们(它非常信息丰富且干净)。我不想计算决策树</
浏览 5提问于2015-06-19得票数 1
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在决策树中处理标称类别特征
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我一直在阅读一些关于如何处理决策树(sklearn实现)的标准特性的堆栈溢出问题。但是，如果我们使用LabelEncoder并使我们的树足够深，它最终将隔离每个类别，并且输出保持不变。
那么，OneHotEncoding的优势是什么呢？
浏览 0提问于2021-05-24得票数 1
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所以我试图构建一个ID3决策树，但在sklearn的文档中，他们使用的算法是CART。但我也读到ID3使用熵和信息增益来构建决策树。已尝试使用dtree=DecisionTreeClassifier(criterion='entropy')，但生成的树不可靠。要获得ID3决策树，我应该在DecisionTreeClassifier()中编辑哪些参数？
浏览 9提问于2019-02-07得票数 1
我正在尝试使用Pandas‘df.get_dummies()对几个分类列进行一次热编码，它正在返回一个我不理解的错误。'CENSUS_BLOCK', 'Y']
# one-hot
浏览 5提问于2019-12-05得票数 0
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我正在寻找一个Java库，它不仅可以使用ID3或C4.5算法构建决策树，还可以以某种合适的格式存储新构建的树。问题是，我计划使用决策树引擎作为某种用户需求推断系统，即在使用训练数据生成决策树后，我想给它输入(来自用户的数据)，并使用输出作为对用户的推荐。我还希望不仅构建二进制决策树，而且为每个父节点构建具有可变数量的子节点的树(这意味着一些节点可能有两个子节点，有些是三个，所有这些
浏览 1提问于2012-04-13得票数 0
有几种算法可以构建决策树，例如CART (分类和回归树)、ID3 (迭代二叉树3)等scikit-learn会根据数据聪明地选择最好的决策树算法吗？
浏览 25提问于2019-08-21得票数 2
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希望使用决策树算法。但遇到一些错误，因为ValueError:无法将字符串转换为浮点型：'f‘。请帮帮我，我遗漏了哪里。
浏览 16提问于2019-07-21得票数 0
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