我们将讨论独热编码、标签编码、二进制编码、计数编码和目标编码，并提供如何使用category_encoders库实现这些技术的示例。在本文结束时，您将很好地了解如何在机器学习项目中处理分类特征。...我们为每个类别创建一个新特征，如果一行具有该类别，则其特征为 1，而其他特征为 0。此技术适用于表示名义分类特征，并允许在类别之间轻松比较。但是，如果有很多类别，它可能需要大量内存并且速度很慢。...Here is an example: 在此代码中，我们首先从 CSV 文件中读取数据集。然后，我们使用 get_dummies（） 函数为 “color” 列中的每个类别创建新的二进制特征。...计数编码对于高基数分类特征很有用，因为它减少了通过独热编码创建的列数。它还捕获类别的频率，但对于频率不一定指示类别的顺序或排名的有序分类特征，它可能并不理想。...目标编码 目标编码是一种将每个类别替换为该类别的平均目标值的方法。
我们的无监督学习算法将会学习到像这样的点，作为一个特定的颜色类别。我们还将看到运行K-Means算法来聚类训练数据，识别聚类中心，标记现有数据，并预测新数据的类别。...最后，你将看到如何将非监督分类应用于其他类型的数据，包括在特定类别下对股票和债券ETF基金进行分类。...然而，现在它可能更准确地归类为红色。 下面是一些关于颜色如何分组的例子。...、y值来轻松地将这些数据绘制到图表上。...我们将x轴沿着一条直线来绘制每个点，并将其指定的集群用于y轴。 ? 这个图表显示了被分配的集群分组的颜色，每个集群都表示在y轴上。更明显的展示了这些颜色是如何根据红、绿、蓝的颜色来聚类的。
除了自下而上的推理，识别过程中自上而下的反馈信号，能够更好地完成视觉分组。 随着深度学习时代的到来，显式分组和识别的思想，在端到端的训练系统中已经不再那么泾渭分明，而是更紧密地耦合在一起。...零样本迁移到语义分割 由于 GroupViT 自动将图像分组为语义相似的片段，因此其输出可以轻松地 Zero-Shot 迁移到语义分割，而无需任何进一步的微调。零样本迁移的流程参见下图 4。...GroupViT 的每个输出段嵌入对应于图像的一个区域。研究者将每个输出段分配给嵌入空间中图像 - 文本相似度最高的对象类。...他们推测这种一致性有助于 GroupViT 更好地将学习到的图像片段分类为标签的类别。 组 token。在下表 2 中，研究者比较了不同的组 token 和输出 token。...下图 6 展示了 GroupViT 的特定定性分割结果。他们选择具有单个目标（第 1 行）、同一类的多个目标（第 2 行）和不同类的多个目标（第 3 行）进行了实验。
例如，眼睛的颜色可以是“黑色”，“蓝色”，“棕色”等。因此，需要使用编码方法将这些非数字类别变为数字。 简单地将一个整数（比如1到k）分配给k个可能的类别中的每一个都是诱人的。...（查询是一个文本字符串，可以切分成常用的文本特征，但查询通常很短，通常由短语组成，因此在这种情况下最好的行为通常是保持完整，或 通过哈希函数来简化存储和比较，我们将在下面更详细地讨论哈希。）...它也可以使用通常的技术容易地扩展到多级分类将二元分类器扩展到多个类，即通过一对多优势比或其他多类标签编码。 Bin-counting的优势比和对数比 比值比通常定义在两个二元变量之间。...在这种方法中，所有类别，罕见或频繁类似通过多个散列函数进行映射，输出范围为m，远小于类别的数量，k。 当检索一个统计量时，计算所有的哈希值该类别，并返回最小的统计量。...拥有多个散列函数减轻单个散列函数内碰撞的可能性。 该计划有效因为可以做出散列函数次数m，散列表大小小于k，类别的数量，仍然保持较低的整体碰撞可能性。 ?
如果智能体收敛到符号的较高级语义，我们预期属于同一类别的对象将激活相同的符号，例如，当目标图像描绘刺刀和枪时，发送者将使用相同的符号 符号指的是他们，而牛和枪不应该分享一个符号。...如果智能体收敛到符号的较高级语义，则预期属于同一类别的对象将激活相同的符号，例如，当目标图像描绘刺刀和枪时，发送者将使用相同的符号 符号指的是他们，而牛和枪不应该分享一个符号。...在图3（右）中，重复基于t-SNE的视觉嵌入之间出现的关系和在此新实验中用于引用它们的单词之间的关系时，这种效果更清楚。 ? 表2：使用图像级目标播放参考游戏：50K训练后测试结果。 列在表1中。...有趣的是，知情智能体如何利用多个符号传输消息，然而不可知智能体仅依赖于2个符号。 缺点：如果发送的2张图像来自不同类别，则任务有效地归结为图像分类。...使用的符号实际上是第二个智能体学习分配给任一图像的图像类。 无论如何，这种方法归结为转移学习问题，可能比加强学习算法更快地进行训练。
缺失值有时可能表示数据集中的基础特征，因此人们经常创建一个新的二进制列，该列与具有缺失值的列相对应，以记录数据是否缺失。 对于分类列，Nan可以将值视为自己的类别！...标签编码所有分类列： 由于模型只能接受数字输入，因此将所有分类元素都转换为数字。这意味着使用数字代替使用字符串来表示类别。...选择用来表示列中任何类别的数字并不重要，因为稍后将使用分类嵌入来进一步编码这些类别。这是标签编码的一个简单示例： ? 使用了LabelEncoderscikit-learn库中的类对分类列进行编码。...分类嵌入 分类嵌入与NLP中常用的词嵌入非常相似。基本思想是在列中具有每个类别的固定长度矢量表示。...抽象）类，以便在训练时更轻松地访问数据集并有效使用DataLoader模块来管理批次。
独热编码方法是将类别自变量转换为多个二进制列，其中1表示属于该类别的观察结果。 独热编码被明确地用于没有自然顺序的类别变量。示例：Item_Type。...在此，每个新的二进制列的值1表示该子类别在原始Outlet_Type列中的存在。 用于分箱的cut() 和qcut() 分箱是一种将连续变量的值组合到n个箱中的技术。...我们已经成功地使用了lambda函数apply创建了一个新的分类变量。 用于频率编码的value_counts() 和apply() 如果名义分类变量中包含许多类别，则不建议使用独热编码。...这就是为什么如果我们有一个带有很多类别的名义类别变量，那么我们更喜欢使用频率编码。 频率编码是一种编码技术，用于将分类特征值编码到相应频率的编码技术。这将保留有关分布值的信息。...这就是我们如何创建多个列的方式。在执行这种类型的特征工程时要小心，因为在使用目标变量创建新特征时，模型可能会出现偏差。
如果您想要一次性执行删除和添加新类别的操作（这样做有一定的速度优势），或者简单地将类别设置为预定义的规模，请使用set_categories()。...如果您想要一次性删除并添加新类别（这样有一定的速度优势），或者简单地将类别设置为预定义的范围，请使用set_categories()。...如果您想要一次性删除并添加新类别（这样有一定的速度优势），或者简单地将类别设置为预定义的范围，请使用set_categories()。...新的类别将是被合并类别的并集。...新的类别将是被组合的类别的并集。
每种数据类型在pandas.core.internals模块中都有一个特定的类。pandas使用ObjectBlock类来表示包含字符串列的数据块，用FloatBlock类来表示包含浮点型列的数据块。...余下的大部分优化将针对object类型进行。 在这之前，我们先来研究下与数值型相比，pandas如何存储字符串。...我们先选择其中一个object列，开看看将其转换成类别类型会发生什么。这里我们选用第二列：day_of_week。 我们从上表中可以看到，它只包含了7个唯一值。...更之前一样进行比较： 这本例中，所有的object列都被转换成了category类型，但其他数据集就不一定了，所以你最好还是得使用刚才的检查过程。...总结 我们学习了pandas如何存储不同的数据类型，并利用学到的知识将我们的pandas dataframe的内存用量降低了近90%，仅仅只用了一点简单的技巧： 将数值型列降级到更高效的类型 将字符串列转换为类别类型
Kevin 还是 PyCon 培训讲师，主要培训课程如下： PyCon 2016，用 Scikit-learn 机器学习技术处理文本 PyCon 2018，如何用 Pandas 更好（或更糟）地实现数据科学...用多个文件建立 DataFrame ~ 按列 上个技巧按行合并数据集，但是如果多个文件包含不同的列，该怎么办？ 本例将 drinks 数据集分为了两个 CSV 文件，每个文件都包含 3 列。 ?...根据最大的类别筛选 DataFrame 筛选电影类别里（genre）数量最多的三类电影。...这里显示了每个类别的记录数。 23. 把连续型数据转换为类型数据 下面看一下泰坦尼克数据集的年龄（Age）列。 ? 这一列是连续型数据，如果想把它转换为类别型数据怎么办？...年龄列有 1 位小数，票价列有 4 位小数，如何将这两列显示的小数位数标准化？ 用以下代码让这两列只显示 2 位小数。 ? 第一个参数是要设置的选项名称，第二个参数是 Python 的字符串格式。
这意味着我们将学习一组权重来检查所有 512 个特征图，并且确定哪些网格单元很有可能包含目标、每个网格单元很可能出现哪种类别、以及如何描述每个网格单元中可能存在的目标的边界框。 ?...Redmond 选择这个形式是因为「小偏差在大框中的重要性比在小框中小」，因此，当我们计算我们的损失函数时，我们希望将重点放在更准确地得到小框上面。...类别标签 最初的类别预测是在网格单元层面上执行的。这意味着单个网格单元不能预测不同类别的多个边界框。之后的修订版可以使用在类别和交叉熵损失上的 softmax 激活来预测每个边界框的类别。...YOLO 模型是在存在一个目标时预测目标的概率，然后再预测每个类别的概率，而 SSD 模型则试图直接预测一个类别存在于一个给定目标框中的概率。...对于不将目标度预测和类别概率预测分成两个独立任务，而是简单地为没有目标的区域设置一个「背景」类别的模型，困难尤其显著。
本文示例的目的不是提供DAX度量值的最佳实践，而是解释表函数如何在简单表达式中工作。稍后将在更复杂的场景中应用这些概念。...强烈建议你尽可能使用变量，因为变量使代码更容易阅读。通过简单地为表达式指定一个名称，你可以很好地记录并理解代码。 在计算列或迭代中，还可以使用RELATEDTABLE函数检索相关表的所有行。...例如，我们可以通过将Product[Subcategory]列添加到参数中来获得所有类别和子类别的列表，结果如图6所示。...为了更好地了解表函数和变量的强大功能，我们有必要进行更深入的介绍。 第一个变量（Subcategories）存储所有类别和子类别的列表。之后，AverageSales计算所有子类别的平均销售额。...当Brand Name（品牌名称）列包含空值时，表示存在两个或多个不同的品牌。
YOLO算法是如何工作的 顾名思义，YOLO 算法在单次传递中对图像进行预测，这比在整个图像上卷积使用滑动窗口或在多个位置使用建议区域来定位对象的传统方法更好。...最后，我们有类概率分布向量，其中包含每个对象标签的预测分数，范围在 0到1之间。 如果我们看一下上面的图像，我们可以清楚地看到蓝色边界框定义了狗对象的真实边界。...最后，关于我们的类别概率分数，绿色网格单元仅包含 dog 对象，因此我们可以轻松地将分数 1 分配给狗对象，将 0 分配给汽车对象。...另外，如果我们看一下黄色网格单元，我们知道它不包含任何对象，因此我们可以简单地将置信值 0 分配给其输出向量。“x”表示无关项，这意味着我们可以安全地忽略输出向量中的所有其他值。...在训练期间面临的最大挑战是“球”类别的 mAP 分数很差，花了一段时间才意识到出了什么问题。
使用顶部部分示例中说明的映射，我们可以使用 Vertex 类，在其中 .start 和 .end 属性将透明地引用 Point 类引用的列，以及使用 Vertex 类的实例，在其中 .start 和...由此可见，上述 SQL 操作也不需要实现数据类 order=True 参数。重新定义复合操作部分包含如何自定义比较操作的背景信息。...我们还将实现__composite_values__()方法，这是由composite()构造（在使用传统非数据类中介绍）中识别的固定名称，表示以列值的扁平元组形式接收对象的标准方式，在这种情况下将取代通常的数据类导向方法...参数： class_ – “复合类型”类，或任何类方法或可调用对象，将根据顺序的列值生成复合对象的新实例。...参数： class_ – “复合类型”类，或任何类方法或可调用对象，将根据顺序的列值生成复合对象的新实例。
可以观察到，超过一半的断点连接出现在几个或多个结构变体的簇中：从真正的缺失，串联重复和倒置的目录中删除这些连接可以更精确地描述其特性简单的结构变体。...基因组特性的一个子集(行)与结构变体类别(列)之间的关联 一个结构变异体需要DNA修复途径将两个序列连接在一起，并且几种修复机制可用于体细胞。...，将最常见的简单结构变体类别(缺失和串联重复)分为11类。...队列中其他结构变异和拷贝数变化超过50倍的其他配置也包括在其他类别中，包括循环，模板插入的链和桥(也按大小划分)，局部n跳跃和局部-远距离簇。...在这里，长条的长度表示分配给每个标签的每个事件类别的估计比例(行总和为1)；黑色线段代表Markov chain中条形长度的95％后部间隔。 ? 图6a. 事件类别分配给不同标记的比例 9.
以前，它只对包含数字分类数据的列进行编码。 接下来，让我们看看这些新添加的功能是如何处理Pandas DataFrame中的字符串列的。...将pipeline传递给列转换器 我们甚至可以将多个转换的流程传递给列转换器，我们现在正是要这样做，因为在字符串列上有多个转换。 下面，我们使用列转换器重现上述流程和编码。...在本文的示例中，我们将使用每一列。 然后，将类别列和数字列分别创建单独的流程，然后使用列转换器进行独立转换。这两个转换过程是并行的。最后，将每个转换结果连接在一起。...以下代码构建的类基本转换器可执行以下操作： •使用数字列的均值或中位数填充缺失值 •对所有数字列进行标准化 •对字符串列使用一个热编码 •不用再填充类别列中的缺失值，而是直接将其编码为0 •忽略测试集中字符串列中的少数独特值...KBinsDiscretizer对数字列进行分装（bin）和编码 对于包含年份的一些数字列，将其中的值视为类别列更有意义。
一、多级索引简介Pandas中的多级索引（MultiIndex）是用于表示更高维度数据的一种方式，它允许我们在一个轴上拥有多个层次的索引。这在处理分层数据或需要更精细控制数据访问时非常有用。...我们可以将产品类别和地区作为两个级别的索引来组织数据。这样可以方便地查询特定地区下某个类别的销售情况，也可以汇总不同地区的同一类别的销售总量等。...比如有一个包含订单信息的数据表，其中“客户ID”和“订单日期”两列可以组合成多级索引，以更好地分析每个客户的订单随时间的变化情况。...（二）TypeError如果在构建多级索引时传入了不兼容的数据类型（例如将字符串与整数混合构建索引），可能会引发TypeError。避免方法：确保构建多级索引时传入的数据类型一致。...然后演示了如何解决索引层级混乱的问题，通过交换索引层级并重新排序数据。接着展示了如何选择特定类别的数据，以及如何对多级索引的数据进行聚合操作，计算每个类别下的总销售额。
~ 按行 用多个文件建立 DataFrame ~ 按列 从剪贴板创建 DataFrame 把 DataFrame 分割为两个随机子集 根据多个类别筛选 DataFrame 根据最大的类别筛选 DataFrame...用多个文件建立 DataFrame ~ 按列 上个技巧按行合并数据集，但是如果多个文件包含不同的列，该怎么办？ 本例将 drinks 数据集分为了两个 CSV 文件，每个文件都包含 3 列。 ?...根据最大的类别筛选 DataFrame 筛选电影类别里（genre）数量最多的三类电影。...这里显示了每个类别的记录数。 23. 把连续型数据转换为类型数据 下面看一下泰坦尼克数据集的年龄（Age）列。 ? 这一列是连续型数据，如果想把它转换为类别型数据怎么办？...年龄列有 1 位小数，票价列有 4 位小数，如何将这两列显示的小数位数标准化？ 用以下代码让这两列只显示 2 位小数。 ? 第一个参数是要设置的选项名称，第二个参数是 Python 的字符串格式。
XML 和 HTML 在结构上相似，但 XML 更通用。在这里，我将展示如何使用 lxml 来解析更一般的 XML 格式中的数据的示例。...Series 方法str.get_dummies（以str.开头的方法将在字符串操作中更详细地讨论），处理了将多个组成员身份编码为分隔字符串的情况： In [124]: dummies = movies...一些可以以相对较低的成本进行的示例转换包括： 重命名类别 追加一个新类别而不改变现有类别的顺序或位置 pandas 中的分类扩展类型 pandas 具有专门的Categorical扩展类型，...表 7.7：pandas 中 Series 的分类方法 方法 描述 add_categories 在现有类别的末尾追加新的（未使用的）类别 as_ordered 使类别有序 as_unordered 使类别无序...这涉及创建一个 DataFrame，其中每个不同的类别都有一列；这些列包含给定类别的出现为 1，否则为 0。
问题3： 创建一个名为“class_verbose”的新列，将“class”列中的值替换为下表中定义的值。然后确定每个新类别存在多少实例，这应该与问题2的结果相匹配。...，每个类别的实例数与问题2的结果保持一致。...数值总结 在本节中，我们将更多地关注定量变量，并探讨总结此类列的方法。一种简单的方法是使用“describe”方法。让我们在下一个示例中看看它是如何工作的。...直方图 直方图是一种可视化工具，通过计算每个箱中的实例（或观察）数量来表示一个或多个变量的分布。在本文中，我们将专注于单变量直方图，使用seaborn的“histplot”类。让我们看一个例子。...作为单变量分析的一部分，我们学会了如何实施频率分析，如何将数据汇总到各种子集/分层中，以及如何利用直方图和箱线图等可视化工具来更好地了解数据的分布。
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