我使用LabelEncoder()将分类数据转换为数值数据。我使用labelEncoder()进行转换。代码如下。for m in M: le_fitted = le.fit(m) encoding = list为什么相同的字符会有不同的数值？例如，第一个列表和第二个列表的第一个值都是'x'，但我得到了<em
浏览 1提问于2018-02-21得票数 1
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我正在尝试使用具有使用朴素贝叶斯分类器的字符串值的数据集来获得预测。具有14列和12列的数据集具有字符串值。= LabelEncoder()然后创建并保存模型。onehotencoder.transform(predict).toarray()我希望获得
浏览 1提问于2019-04-12得票数 1
摘要：Sklearn的LabelEncoder将不同的值编码成相同的值。: 19297
我有一些稍大的数据(将近1.5GB)，还有更多。我所做的：
所以我把我的全部数据加载到Google中，对其进行编码，然后用pickle保存编码器。然后在我的本地PC上，我获取了新来的数据(这要小得多)，加载编码器，更新encoder.cla
浏览 0提问于2019-03-28得票数 1
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我正在尝试可视化我的线性回归模型，不幸的是，我不太清楚如何管理数据来正确地绘制回归结果。下面是我执行线性回归模型的步骤，数据的外观，以及我得到的错误。(X.iloc[:,:])plt.scatter(X_test, y_test, colorlinewidth=3)plt.xlabel
浏览 20提问于2019-02-19得票数 2
我正在尝试oneHotEncoder的分类价值from sklearn.preprocessing import LabelEncoder, OneHotEncoderX[:, 0] = labelencoder_X.fit_transform(X[:, 0])
X[:, 1] = labelenco
浏览 4提问于2018-07-29得票数 0
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函数为不同的输入返回相同的值。
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我正在采取我的婴儿步骤，为我的网站设置用户注册。我有这样的表格 Username: <input type="text" id="password" value=""><br/>
<input id="registr
浏览 4提问于2014-01-21得票数 1
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我想使用Keras的序列模型来预测序列。我的数据帧包含字符串数据，因此我决定使用sklearn库中的LabelEncoder对字符串数据进行编码。 ? 我尝试了下面的代码片段： import pandas as pdfrom sklearn.preprocessing import LabelEncoderdf.apply(LabelEncoder().fit_transform) 给出这样<
浏览 33提问于2020-09-03得票数 0
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为多个分类列滑动序列化标签编码器
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我正在使用LabelEncoder和OneHotEncoder的组合来实现这一点。一旦投入生产，在使用模型之前，我需要对新输入的数据应用相同的编码。我使用泡菜将模型和编码器保存在磁盘上。这里的问题是，LabelEncoder只保留了最后一组类(对于它编码的最后一组功能)，因此不能用来对新数据的所有分类特性进行编码。为了解决这个问题，我在磁盘上为每个分类特性保存了一个不同的<
浏览 0提问于2020-05-16得票数 1
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从标签编码器获取标签映射
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我使用以下代码将字符串标签列表映射为一个热编码值列表：from sklearn.preprocessingimport OneHotEncoder targets = ["blue","green","blue","blue","green"我需要这
浏览 0提问于2018-06-13得票数 4
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我有两个对象，Account和Transaction，其中Transaction是唯一的帐户对和递增的id号。我想使用boost::hash来获取这些元素的唯一值，并根据指令：重载了hash_value方法 ...{ unsigned int id;account的hash_value方法工作正常，并且对于给定的帐户，返回的<
浏览 0提问于2013-05-03得票数 5
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i3 50 1 6我建立了一个回归模型来预测Time何时Type, Task是Difficulty作为输入from sklearn.preprocessing import LabelEncoderdf['Processor'] = le.fit_transformTime的"i5", 20, 1。如何对"i5"进行标签编码以
浏览 1提问于2021-01-06得票数 1
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我正在浏览一个滚动条列表(测试列表)，并将它们添加到一个字典(list_large{})中，以及它们的分数，这是我使用get_score函数获得的。我最新的问题是，字典(list_large{})中的每个滚动条都得到了相同的分数。知道为什么吗？
浏览 4提问于2016-11-27得票数 0
使用以下代码：onehotencoder = OneHotEncoder(categorical_features=[0])
Y_test = onehotencoder.fit_transform(Y_test)Tracebackline 392, in _handle_deprecationsIn
浏览 11提问于2019-08-15得票数 0
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我正在尝试基于某些输入来评估输出，使用多元线性回归机器学习.I已经训练了数据并在运行以下代码时获得了正确的期望值： # Importing the librarieslabelencoder = LabelEncoder()X[:, 1
浏览 27提问于2019-12-16得票数 1
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我在Android上，所以它只是java，我有相同的输入字符串，但是每次得到不同的值。我漏掉了什么吗？md.digest(); return shortenedKey;输入字符串":"event","endTime":1409234340,"location":{
浏览 2提问于2014-08-28得票数 1
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我试图根据某些输入来评估输出，使用多元线性回归机器学习.I在运行以下代码时训练了数据并获得了正确的期望值：X = dataset.iloclabelencoder1 = LabelEncoder()
labelencoder2(X_train, y_t
浏览 5提问于2019-12-03得票数 1
我知道对于数字列，不需要缩放，因为只有一列会导致最大的信息增益用于拆分数据。然而，我们似乎仍然需要将分类值转换为数字，以便我们的机器能够理解。我想比较一下labelEncoder和onehot编码，并想知道为什么首选前者。我正在使用来自的数据集，并尝试预测PM2.5值 year month day hour PM2.5 PM10 SO2 NO2 COy_test, test_pred_y)}")
浏览 3提问于2021-01-16得票数 1
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将熊猫字符串数据转换为数字决策树
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我正在尝试将几列字符串数据转换为数字，以输入分类模型。有一个修改列的示例数据集是：data = [['tom', 10], ['nick', 15], ['juli', 14], ['nick', '12']]sklearn.preprocessing.LabelEncoder
我可以使用'.classes_‘来获取一些
浏览 0提问于2019-09-10得票数 0
我手头的基本任务是b)做一些基本的预处理mapper={}for x in categorical_list:e)现在在不同的程序中，已加载保存的模型。
浏览 0提问于2015-02-22得票数 30
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我使用Keras来适应混合数据输入的深度学习模型(包括数值和分类)。分类协变量已被编码为数字使用科学知识学习LabelEncoder，并引入DL使用Input层(一维)。然后，我为一个具有6个不同级别的变量设置了Embedding层：我<e
浏览 0提问于2019-10-19得票数 1
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