ValueError:未知标签类型：' Unknown‘- sklearn - 腾讯云开发者社区

机器学习，犹如三千世界的奇幻之旅，分为监督学习、无监督学习和强化学习等多种类型，各具神奇魅力。监督学习如大师传道授业，算法接收标签的训练数据，探索输入与输出的神秘奥秘，以精准预测未知之境。...) raise ValueError(template % self.handle_unknown) if self.encoding == 'ordinal...' and self.handle_unknown == 'ignore': raise ValueError("handle_unknown='ignore' is not...2.根据注释中的说明，如果是监督学习任务，则需要复制标签列，如果是无监督学习任务，则不需要复制标签列。在这里，假设是监督学习任务，因此需要复制标签列。...Ytrain：训练集的标签数据。 Ytest：测试集的标签数据。 2.4.9 拼接数据处理流水线.

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sklearn中多种编码方式——category_encoders（one-hot多种用法）

用pandas的get_dummies进行one-hot 额外：11 文本one_hot的方式离散型编码的Python库，里面封装了十几种（包括文中的所有方法）对于离散型特征的编码方法，接口接近于Sklearn...通用接口，非常实用可以使用多种不同的编码技术把类别变量转换为数值型变量，并且符合sklearn模式的转换。...，只不过很多时候影响并不大，不会出现极端的情况，利用标签进行特征编码例如target encoding、woe encoding或者是catboost encoding本质上都是利用类别和标签之间的某种统计特征来代替原始的类别...设为‘indicator’，即会新增一列指示未知特征值 # 将 handle_missing设为‘indicator’，即会新增一列指示缺失值 # 其他的handle_unknown/handle_missing...n_positive = 1 # 在训练集中，这两个包含‘male’标签的样本中仅有一个有正的因变量标签 = 1 / (1 + np.exp(-(n - min_samples_leaf

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python k近邻算法_python中的k最近邻居算法示例

预测算法计算从未知点x到数据中所有点的距离。然后，通过增加与x的距离来对数据中的点进行排序。通过从“ K”个最接近点预测多数标签来进行预测。 ...在下面的示例中，将K值选择为2会将未知点(黑色圆圈)分配给类别2。但是，如果K值为7，则将未知点分配给类别1。 ...数据元组的第二个元素对应于要素的标签。 ...首先，我们创建两个数据框；一个带有特征，另一个带有标签，将它们连接到单个数据框中，然后选择第一行作为预测标签的数据点。我们必须记住要缩放数据点，因为模型是在缩放数据上训练的。 ...预测表明数据点1的标签为0，该标签与原始数据集点匹配，并通过调用df.head(1)进行了验证。

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解决 ValueError: feature_names mismatch training data did not have the following f

pythonCopy codeimport pandas as pdfrom sklearn.linear_model import LinearRegression# 加载训练数据和测试数据train_data...首先，我们加载了训练数据和测试数据，并提取了特征和标签。然后，我们检查了训练数据和测试数据的特征列顺序和名称是否一致，并根据需要重新排列特征列顺序、重命名特征列或移除测试数据中没有的特征列。...特征列可以是数值型的，如身高、体重等连续数值变量；也可以是分类型的，如性别、地区等离散的分类变量；甚至还可以是文本、图像、音频等非结构化数据的特征表示。特征列的选择和处理取决于具体的任务和数据类型。...通过比较模型的预测结果与测试数据集中的实际标签或目标值，可以评估模型的性能和准确度。测试数据特征列的质量和有效性将直接影响模型的性能和预测能力。...因此，对于测试数据集，特征列的选择、处理和预处理是非常重要的，需要根据具体的任务和数据特点进行合适的选择和处理，以确保模型能够对未知数据具有良好的泛化能力。

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机器学习 | 数据缩放与转换方法（1）

否则会出现 ValueError 错误，因为默认的中心化会破坏稀疏性，且经常因为分配过多的内存而导致任务崩溃。...preprocessing >>> import numpy as np >>> >>> from sklearn.datasets import load_iris >>> from sklearn.model_selection...如果训练数据可能包含缺失的枚举特征，设置 handle_unknown='ignore' 通常比像上面那样手动设置 categories 要好。...当 handle_unknown='ignore' 被指定而在转换的过程中碰到了未知的枚举特征值，不会产生任何错误，但是该特征的 one-hot 编码列将会被全部置 0 。...（仅 one-hot 编码支持 handle_unknown='ignore' 特性）。

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专栏 | 基于 Jupyter 的特征工程手册：数据预处理（三）

下面将结合 Jupyter，使用 sklearn，进行详解。 1.2 Static Categorical Variables 静态类别变量真实世界的数据集还往往包含类别特征。...value’ 设定 # 两者的默认值均为 ‘value’, 即对未知类别或缺失值填充训练集的因变量平均值 encoded_test # 编码后的变量数与原类别变量数一致 # 验证一下计算的结果，在测试集中...value’ 设定 # 两者的默认值均为 ‘value’, 即对未知类别或缺失值填充训练集的因变量平均值 encoded_test # 编码后的变量数与原类别变量数一致 # 验证一下计算的结果，在测试集中...，‘male’标签样本的因变量平均值为1.0 （仅剩样本3有‘male’标签，且其有正的因变量标签） # 同理，对第三个同样有‘male’标签的样本，除去它后标签样本的因变量平均值变为了0.0 1.2.11...value’ 设定 # 两者的默认值均为 ‘value’, 即对未知类别或缺失值填充训练集的因变量平均值 encoded_test # 编码后的变量数与原类别变量数一致 # 验证一下计算的结果，在测试集中

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超简单的婴儿哭声检测实现方案--python版

构建项目项目结构 └─audio_data ## 音频文件 ├─mp3 ├─test └─wav ## 训练音频源文件每个目录代表不同的标签，自己定义和随意增加，cry 目录存放的是婴儿的哭声...import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.svm import SVC...print(f"Error processing file {file_path}: {e}") # 检查是否有数据 if len(X) == 0 or len(y) == 0: raise ValueError...2，则抛出异常 if len(unique_labels) < 2: raise ValueError("The dataset must contain at least two different...的版本号 from sklearn import __version__ as sklearn_version # 检查并使用正确的 joblib 方法 if version.parse(sklearn_version

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【算法】逐步在Python中构建Logistic回归

plt plt.rc("font", size = 4) from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.model_selection...输入变量 age(数字) job：工作类型（分类：管理员，蓝领，企业家，女佣，管理人员，退休人员，自雇人员，服务人员，学生，技术员，失业，未知） marital：婚姻状况（分类：离婚，已婚，单身，未知）...（分类：没有，有，未知） housing：有房贷吗？（分类：没有，有，未知） loan：有个人贷款吗？...（分类：没有，有，未知） contact：联系沟通类型（分类：蜂窝，电话） month：联系的最后一个月份（分类：“jan”，“feb”，“mar”，…，“nov”，“dec”） day_of_week...客户工作类型分布 sns.countplot(y = "job", data=data) plt.show() 如下图： ?

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【说站】python缺失值的解决方法

缺少类别标签时，通常这样做(假设挖掘任务与分类有关)，除非元组有多个属性缺失值，否则该方法不太有效。当个属性缺值的百分比变化很大时，其性能特别差。 2、人工填写缺失值。...将缺失的属性值用同一常数(如Unknown或负)替换。如果缺失值都是用unknown替换的话，挖掘程序可能会认为形成有趣的概念。因为有同样的价值unknown。因此，这种方法很简单，但不可靠。...4、使用与给定元组相同类型的所有样本的属性平均值。 5、使用最可能的值填充缺失值。可以通过回归、使用贝叶斯形式化的基于推理的工具和决策树的总结来决定。...实例 import numpy as np from sklearn.preprocessing import Imputer imp = Imputer(missing_values='NaN...', strategy='mean', axis=0) import numpy as np from sklearn.preprocessing import Imputer ###1.使用均值填充缺失值

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专栏 | 基于 Jupyter 的特征工程手册：数据预处理（二）

下面将结合 Jupyter，使用 sklearn，进行详解。 1.2 Static Categorical Variables 静态类别变量真实世界的数据集还往往包含类别特征。...设为‘indicator’，即会新增一列指示未知特征值 # 将 handle_missing设为‘indicator’，即会新增一列指示缺失值 # 其他的handle_unknown/handle_missing...设为‘indicator’，即会新增一列指示未知特征值 # 将 handle_missing设为‘indicator’，即会新增一列指示缺失值 # 其他的handle_unknown/handle_missing...设为‘indicator’，即会新增一列指示未知特征值 # 将 handle_missing设为‘indicator’，即会新增一列指示缺失值 # 其他的handle_unknown/handle_missing...n_positive = 1 # 在训练集中，这两个包含‘male’标签的样本中仅有一个有正的因变量标签 ????????????????????????

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无需训练 RNN 或生成模型，快速编写一个 AI “讲故事”项目

我们按照文本的簇标签以及电影的国家、类型和年份将电影分成簇以方便查找。越是接近簇中心的电影，越能代表这个簇，因此最具有代表性。...似乎很多类型都是未知的。不过不用担心，我们稍后再解决。目前，我们的目标是对类型进行One-Hot编码。...') 请注意，最终我们会删除列表中的“unknown”，这就是为什么最初出现了21个类型的原因。...接下来，让我们根据top_genres来处理类型，如果有的类型不在最流行的20种类型中，则将其替换为字符串“unknown”。...现在，所有数据均已完成One-Hot编码，我们知道，unknown列的值为1的行需要设置类型。

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关于OpenCV for Python入门-face_recognition实现人脸识别

训练数据集首先要检测出人脸，多个或零个均非合法的人脸然后将图片二进制传入X，图片标识传入y，进行训练训练图片是使用sklearn的KNN近邻分类器（KNeighborsClassifier）进行训练的...预测过程中最大的困惑是neighbors的返回值，以及对返回值的处理，尤其是distance，这个distance关系到预测的准确与否，无论如何knn都会返回最近的距离和标签，但这个标签正确与否就不知道了...import math from sklearn import neighbors import os import os.path import pickle from PIL import Image...For faces of unrecognized persons, the name 'unknown' will be returned. """ # 校验当前文件类型 if...# 第二步，使用训练分类器，对未知图片进行预测 for image_file in os.listdir(test_dir): full_file_path = os.path.join

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K近邻算法：以同类相吸解决分类问题！

其次，输入没有标签的新数据后，将新数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较，然后算法提取样本集中特征最相似数据（最近邻）的分类标签。一般来说，只选择样本数据集中前N个最相似的数据。...借个《机器学习实战》中的例子，下图是每部电影的打斗镜头数、接吻镜头数以及电影评估类型，其中有一部未知电影的接吻镜头有90次，打斗18次，电影类型是未知的。 ?...那么接下来通过计算未知电影与样本集合中其他电影的距离： ? 现在我们得到了样本集中所有电影与未知电影的距离，按照距离递增排序，可以找到k个距离最近的电影。...k-近邻算法按照距离最近的三部电影的类型，决定未知电影的类型，而这三部电影全是爱情片，因此我们判定未知电影是爱情片。...第二步，载入鸢尾花的数据集，并按照8:2的比例划分训练集与测试集： # 载入鸢尾花数据集 # iris是一个对象类型的数据，其中包括了data（鸢尾花的特征）和target（也就是分类标签） iris

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分隔百度百科中的名人信息与非名人信息

import StratifiedKFold,KFold from sklearn import preprocessing from sklearn.feature_extraction.text...from sklearn.naive_bayes import GaussianNB,MultinomialNB from sklearn.metrics import accuracy_score...expected byte or unicode string 1.TypeError: a bytes-like object is required, not ‘str’ 像错误提示说的那样需要的是字节类型而不是字符串类型...2.AttributeError: ‘NoneType’ object has no attribute ‘get_text’ 空对象（空类型）没有get_text()方法，这里注意的是NoneType...在词袋模型统计词频的时候，可以使用 sklearn 中的 CountVectorizer 来完成。

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贝叶斯分类算法

给定一个未知的数据样本X（即没有类标号），若朴素贝叶斯分类法将未知的样本X分配给类Ci，则一定是 ?...根据此方法，对一个未知类别的样本X，可以先分别计算出X属于每一个类别Ci的概率P(X|Ci)P(Ci)，然后选择其中概率最大的类别作为其类别。朴素贝叶斯算法成立的前提是各属性之间互相独立。...在使用MultinomialNB分类器训练时，如果输入数据出现负值，会出现"ValueError: Input X must be non-negative"的错误。...这里的椭圆代表每个标签的高斯生成模型，有更大的概率朝向椭圆的中心高斯朴素贝叶斯英文名：Gaussian Naive Bayes 导入高斯朴素贝叶斯模型 from sklearn.naive_bayes...[ 6.5, 3. , 5.2, 2. ], [ 6.2, 3.4, 5.4, 2.3], [ 5.9, 3. , 5.1, 1.8]]) #类型是

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机器学习_knn算法_1

动作片中也会存在接吻镜头，爱情片中也会存在打斗场景，我们不能单纯依靠是否存在打斗或者亲吻来判断影片的类型。...输人没有标签的新数据后，将新数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较，然后算法提取样本集中特征最相似数据（最近邻）的分类标签。...首先我们需要知道这个未知电影存在多少个打斗镜头和接吻镜头，上图中问号位置是该未知电影出现的镜头数图形化展示，具体数字参见下表。 ![2.PNG](..../knn_image/2.PNG) 即使不知道未知电影属于哪种类型，我们也可以通过某种方法计算出来。首先计算未知电影与样本集中其他电影的距离，如图所示。...K-近邻算法按照距离最近的三部电影的类型，决定未知电影的类型，而这三部电影全是爱情片，因此我们判定未知电影是爱情片。

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【机器学习数据预处理】特征工程

标准差标准化适用于数据的最大值和最小值未知的情况，或数据中包含超出取值范围的离群点的情况。 3....(n_values=‘auto’, categorical_features=‘all’, dtype=, sparse=True, handle_unknown...默认为True handle_unknown 接收str。表示在转换过程中引发错误还是忽略是否存在未知的分类特征。...独热编码可以通过多种方式进行实现，其中最常见的是使用sklearn库中的OneHotEncoder类。在进行独热编码之前，需要先将字符串类型的数据转换为数值类型。...表示是否返回区间标签，默认为False precision 接收int。表示显示的标签的精度，默认为3 2.

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小白学数据：教你用Python实现简单监督学习算法

该数据分析问题就属于分类问题，通过建立分类模型来预测类别标签，例如“治疗方案A”、“治疗方案B”或者“治疗方案C”。分类是一个预测类别标签的预测问题，这些类别标签都是离散和无序的。...在IRIS数据集上实现sklearn中的KNN，并对给定的输入进行花卉类型分类。首先，要应用机器学习算法，我们需要了解给定数据集的组成。...当给定一个未知的样本，K近邻分类器在模式空间中搜寻和未知样本最接近的k个训练样本。这k个训练样本就是未知样本的k个近邻。 “接近度”用距离来度量，例如欧几里得距离。较好的K值可以通过实验确定。...这里，目标变量是指该变量是我们关心以及想要预测的未知变量，而连续是指Y的取值没有间隔。预测收入是一个经典的回归问题。...训练集由已知标签的样本组成，因此算法能够通过这些已知标签的样本来学习。测试集样本不包含标签，你并不知道你试图预测样本的标签值。

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关于数据挖掘的问题之经典案例

.csv 进行类型标签预测，标签列为illness。...然后读取数据集并进行预处理，将标签属性illness转化为数字类型，并对类别属性Sex、BP和Cholesterol进行编码。...data = pd.read_csv('类型预测数据集.csv') # 将标签转换为数字类型 le = LabelEncoder() data['illness'] = le.fit_transform...pd.DataFrame({'Age': age, 'Na_to_K': na_k}, index=[0])], axis=1)[X.columns] # 预测类型标签...# 输出预测结果 print('该类型标签为：{}'.format(y_pred_name)) 运行结构警告说明运行代码是会有一行警告如下: 原因是在scikit-learn 1.2版本中

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修复Scikit-learn中的`ValueError: Input contains NaN`

# 示例代码 import pandas as pd import numpy as np from sklearn.impute import SimpleImputer # 创建示例数据 data...原因：数据类型不匹配导致NaN值出现，例如将字符串转换为数值类型时出现问题。...解决方案：数据类型转换：确保所有数据类型正确，避免在转换过程中产生NaN值。...# 示例代码 from sklearn.impute import SimpleImputer # 创建示例数据 data = {'A': [1, 2, np.nan, 4], 'B': [5, np.nan...小结在这篇文章中，我们详细探讨了Scikit-learn中的ValueError: Input contains NaN错误的成因，并提供了多种解决方案，包括删除缺失值、填充缺失值、数据类型转换等。

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【Python】机器学习之数据清洗

sklearn中多种编码方式——category_encoders（one-hot多种用法）

python k近邻算法_python中的k最近邻居算法示例

解决 ValueError: feature_names mismatch training data did not have the following f

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