我正在使用来自kaggle的TMDB 5000电影数据集： https://www.kaggle.com/tmdb/tmdb-movie-metadata 在预处理阶段，我使用MultiLabelBinarizer()对数据集中的列进行编码，如下所示： - Genres, production_countries, production_companies, Cast 现在，我有了大量的特性。如何</e
浏览 18提问于2019-12-09得票数 0
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我正在尝试通过对sklearn库中的一些分类数据进行热编码来预处理一些数据。为了说明一下数据集:我有十列，我只想对国家的分类值进行热编码(有三列:法国、德国和西班牙)，其余的列则保存数值。我想知道的一件事是，对于参数类别，是应该传递希望编码的整个列，还是只给出一个</
浏览 9提问于2020-03-19得票数 0
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我在csv中有一个列，它是我想要转换成数组的水果的名称。Names:BananaWatermelom....列中有大约400个水果名称。import
浏览 0提问于2020-07-04得票数 1
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我使用sklearn-learn在python中构建了一个随机森林，并对所有分类变量应用了“一热”编码。问:如果我将"one hot“应用到我的DV，我是将它的所有虚拟列都作为DV应用，还是应该以不同的方式处理DV？
浏览 4提问于2018-12-03得票数 3
我有一个仅由范畴特征和范畴标签组成的数据模型。因此，当我在XGBoost中手动构建该模型时，我基本上会将这些特性转换为二进制列(使用LabelEncoder和OneHotEncoder)，并将标签转换为使用LabelEncoder的类。然后我将运行一个多标签分类 (multi:softmax)。我用我的数据集尝试过，最终得到了大约0.4的准确性(不幸的是，由于机密性，无法共享数据集)
现在，如果我<
浏览 4提问于2020-07-02得票数 3
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我正在尝试对一个普通数据集执行一个热编码。data = [['a', 'dog', 'red']使用Scikit-Learn对这些数据进行预处理的最佳方法是什么？在第一反应中，你会看到科学学习的。但是一个</e
浏览 8提问于2016-01-30得票数 37
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分类特征编码
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我在做一个分类模型。我有明确和连续的数据。分类列包括两个类的列，如性别(男性、女性)和多类列(如位置)。
我需要将这些编码成数值。我会做一个热编码和删除第一列，但这是不现实的，一个看不见的测试数据，可能有看不见的值。因此，我计划用句柄_ignore=‘ignore’进行一次热编码</e
浏览 0提问于2022-01-20得票数 1
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带范畴变量的线性回归
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我目前正在学习和探索机器学习，并了解基于两个数值变量的线性回归的基础知识，但现在我希望更进一步，并需要一些指导，了解如何去做。具体来说，我现在正在学习关于线性回归的范畴变量，我理解它的要点:我们只是将范畴变量编码成某种数值表示形式(比如一种热编码)，并将其放入模型中。太棒了。虽然网上有很多关于如何做各种编码方法的指南，但我还没有找到一个资源来解释这种方法的
浏览 0提问于2021-04-10得票数 1
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新闻博客的特征提取
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我是数据科学/机器学习的新手。我必须编写一个网络爬虫，并从每个博客中提取特征。这些功能以标签的形式讲述了行业、特定的产品、工具和类似的东西。我已经做了一部分抓取，但现在我被实体识别卡住了。我做了数据处理(标记化、数据清理、删除停用词/标点符号、词干/词汇化)。现在，我需要做些什么来进行特征提取？
浏览 26提问于2020-03-12得票数 0
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我正在设计一个存储事件的表格。每个事件大约有100到500个字节，计划每年大约有5亿个事件。应用程序的生命周期应该是3+年。最新的事件是“热点”，因为在事件发生后的一个月内，可以通过不同的处理查询来广泛地获取事件，也可以获取其他事件，但是很少，因此它们是“冷的”。首先，我决定对这样的表使用UUID主键，但现在我担心使用UUID会破坏“热<
浏览 1提问于2016-12-04得票数 0
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处理要预测的元组中的范畴值
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我正在用一个经过训练的滑雪板模型构建一个API。我已经以.joblib格式保存了模型，并在进行预测之前将其加载到API后端。但问题是，我的数据包含分类列，在使用get_dummies()库中的pandas方法对这些分类列进行一次热编码之后，我对模型进行了训练。我的API接收带有分类列值的JSON数据，而不进行任
浏览 5提问于2020-02-13得票数 0
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我有一个数据集，看起来是这样的.(这里的问题的缩写)。DataFrame Name = ObjectIntTest
要运行逻辑回归，我需要将这些不同的ISIN谢谢你的帮助。
浏览 3提问于2021-04-26得票数 1
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我希望使用目标编码，使用类别编码器学习库。我真的不明白为什么有必要在交叉验证循环中将其作为sklearn管道中的一个步骤吗？然而，看看我下面的结果，这不说明是否过份合适吗？
📷
浏览 0提问于2020-12-07得票数 0
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我有一个csv文件，我用它读取df = pd.read_csv("inputfile")
我希望能够对一个名为'col'的字符串列进行一个热编码，并生成一个<
浏览 6提问于2016-09-02得票数 3
我有完全分类的数据(来自用户的调查结果)，所以我使用k模式聚类来更好地理解我的用户。
我根本不是聚类方法方面的专家。在决定用户属于哪个集群时，是否有一种已知的方法来估计特性(或功能组合)的重要性？
浏览 0提问于2019-05-27得票数 2
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单-标签热编码不需要？
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我试图从指导教程中了解经典虹膜分类问题的代码块。最后一个模型的代码块如下所示chosen_model.fit(X_train,Y_train)在中，您可以看到X_train和Y_train中的数据类型。Y_train以字符串的形式包含虹膜物种。
我的问题很简单
浏览 1提问于2020-07-15得票数 4
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我的一个同事有一个有趣的情况，他有相当多的可能性来定义一个分类特性(+/- 300不同的值)。
通常的数据科学方法是执行一个单一的热编码。然而，用一个相当大的字典(+/- 300值)执行一些单一的热编码难道不是有点极端吗？在何时选择嵌入向
浏览 0提问于2018-04-03得票数 16
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在训练和测试了一个数据集之后，我想让它预测某个只有特征的数据集的标签。在我使用的普通示例中但由于我正在处理的数据需要编码，所以在一次热编码后，它导致列大小为2891。那么，现在如何检查尚未编码的新功能的标签？
浏览 0提问于2018-07-15得票数 0
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