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我有一堆关于员工和他们薪水的数据。所讨论的专栏是国家，employment_status，job_title，教育。Associates (2 years)',为了在模型上训练这些数据
浏览 0提问于2022-01-08得票数 0
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我是这方面的初学者
结果列是因变量。所有的数据都不是Ordinal。(Name列有36个不同的名称。)因为这是分类数据，我尝试了OneHotEncoding，我得到了ValueError: Number of features of the model must match the input
我总是得到100%的准确性。是因为我做的编码吗？con
浏览 0提问于2020-09-02得票数 1
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在滑雪板中是否支持直接使用熊猫的分类数据类型来拟合模型？据我所见，sklearn不支持这种数据类型，这是不幸的，因为分类数据类型既编码分类数据，又包含数据的映射方案。此外，分类编码纯粹是一个数据处理/处理问题，因此由Pandas来处理似乎更自然。我意识到在Pandas和sklearn中有几种编码分类变量的方法--这不是我要问
浏览 3提问于2015-06-15得票数 16
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我有一个包含定量和定性变量的保险索赔数据集，但是PCA拒绝转换或使用"string“类型变量。insurance_claims.csv',sep=',',header=0)pca=PCA(n_components=12)我正试图降低维度来对数据集进行聚类并检测欺骗性索赔如果有任何替代PCA的异种数据的话，非常感谢。
浏览 0提问于2019-01-23得票数 1
我正在尝试将多颜色的分类数据输入Keras嵌入层。我可以在没有编码的情况下在Keras嵌入层中输入分类数据吗？
如果没有，那么哪种编码方法更适合从分类数据中检索上下文信息？
浏览 9提问于2022-09-10得票数 0
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编码分类数据问题
、、、
我做了一个房价回归模型，我从Kaggle得到了，当我尝试把分类变量转换成虚拟变量时，我得到了一些不寻常的训练数据，我得到了(1460, 270)的形状。remainder='passthrough',sparse_threshold=0)(1460, 270)X_actual = np.array(ct.fit_transform(X_actual))
X_act
浏览 6提问于2022-01-16得票数 0
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我有一个包含数字变量和分类变量的数据集。
在我将数据集与CatBoostClassifier相匹配之后，我希望提取整个特征集，并使用分类器决定对它们进行编码的任何方法中编码的分类变量。如何提取完全转换(编码)特性？(类似于fit_transform方法返回的内容)
浏览 0提问于2020-02-05得票数 5
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我正在进行一个具有连续和分类功能的二进制分类项目。我知道RandomForest的R实现可以处理作为因子类型数据传入的分类数据。然而，Python的scikit学习实现需要对分类数据进行编码(例如，一个热的)。我对使用这两种实现获得的结果有什么不同感到好奇，我想知道是否有人知道RandomForest的python实现可以处理分类数据而不进行编码。
浏览 0提问于2020-10-22得票数 1
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我有一个包含数字和分类数据的数据集。这些数据包括外部数据，这对于以后的解释是必不可少的。我对分类数据进行了二进制编码，并在数值数据上使用了RobustScaler。
分类二进制编码数据不会被缩放。
浏览 6提问于2022-11-17得票数 0
我正在使用ML解决二进制分类问题，我的数据只有两个级别的特征，其中一个级别比另一个级别更重要。它不是纯粹的分类(这并不完全像性别)。在这种情况下，仅仅两个级别的一个编码器与仅仅使用LabelEncoder相比，会有如此大的不同吗？在什么情况下，我们使用单点编码/标签编码？
浏览 12提问于2018-02-05得票数 0
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我是数据科学领域的新手。
我有一个数据集，其中既有数字的，也有字符串的，有趣的事实是，这两种类型的数据对结果都有意义。，data.The。如何从数据集中选择相关特征？我是否应该使用LabelEncoder并将数据从字符串转换为数字，然后继续进行关联？我走的路是对的吗？有没有更好的方法来解决这场危机？
浏览 21提问于2021-05-20得票数 0
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降低深度学习模型的输入维数
、、、、
对分类数据进行数据预处理和编码后，得到一个形状(12500,)数组作为模型的输入。这种输入使得模型训练过程更慢、更慢。是否有将输入的维数降到最小的方法？输入是分类地理坐标，天气信息，时间，距离，我试图预测两个地理坐标之间的旅行时间。
原始数据集有8个特征，其中5个是分类的。我使用一个热编码来对上述分类数据进行编码。同样，在对一个热编码进行编码之后，我得到了一个形状
浏览 0提问于2018-04-15得票数 3
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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。import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import tree
from sklearn.model_selection import train_te
浏览 16提问于2019-07-21得票数 0
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我对使用哪种编码方法犹豫不决:一次热编码(用于分类)或只是序号映射(序数数据)。我知道，像肤色、性别、地区、国籍这样的分类特征显然必须用虚拟编码来编码。同样清楚的是，这样的分类特征，作为条件，可能的值“旧”，‘翻新’，‘新’可以分别被排序和编码为1，2，3。
但我不知道如何编码不太明显的特性。这种特征的本质并不是立即被注意到的，在某种程度上可以归因于序数数据和分类数据</e
浏览 0提问于2015-12-07得票数 0
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我有一个数据集，其中包含15个分类特征(2和3个级别因素，这是不序数)和3个连续的数字特征。鉴于大多数机器学习算法都需要将数字数据作为输入特征，并且实际上自动地对其进行一次性编码(随机森林、glmnet等)，那么在数据预处理过程中不应该执行一次热编码来探索编码特征数据之间的关系吗？还是最好先探索原始分类数据之间的关系，然后在运行算法之前才进行编码？
基本上，我的问题是围绕数据探索和
浏览 0提问于2020-07-31得票数 5
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remainder = 'passthrough')
X = ct.fit_transform(X) 我理解每个关键字的作用，但为什么我们要对本质上已经是数字的值使用它，我认为我们对本质上是字母顺序的分类数据这样做是为了将其转换为机器学习算法可以理解的数字二进制值下面是数据集的外观： ?
浏览 19提问于2021-07-16得票数 1
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我以前经常转换训练集的数据。我当时的想法是根据新的特征(原型)构建一个分类器。不清楚的是(在查看了文档和示例之后)，如何将经过训练的GLRM模型应用于新的数据，以获得新的数据框架以传递给经过原型数据训练的分类器模型。试图以一种明显的方式使用GLRM预测似乎不起作用。基于线性代数方程(其中A是原始数据，X是新原型的矩阵，Y是变换矩阵)：所以对不起，我没有足够的点数添加GLRM作为标记
glrm = h2o.estimators.glrm.H
浏览 3提问于2017-07-19得票数 0
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我用以下几行来训练一个简单的xgboost分类器模型。X_train, y_train)ypred_2 = xgb_model.predict(X_test_2)
然后我使用两个测试数据集，其中X_test_2是X_test_1的一个子集，在预测这两个测试数据集时，模型对一些样本(在两个数据集中是相同的)给出了不同的预测。只有当我预测样本中的两个测试数据集时，所有样本的预测才是相同的。在使用XGboost.DMatrix时也观察
浏览 0提问于2022-06-13得票数 1
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我们知道，在数据挖掘中，我们经常需要对分类特征进行一次性编码，因此，一个分类特征将被编码为几个"0/1“特征。有一个特例让我感到困惑:现在我的数据集中有一个分类特征和一个数字特征，我将分类特征编码为300个新的"0/1“特征，然后使用MinMaxScaler对数字特征进行归一化，因此我的所有特征值都在0到1的范围内但可疑的现象是，分类特征和数字特征的比例似乎从1:1变为300:
浏览 2提问于2018-12-03得票数 0
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