在执行下面的代码时，我收到错误“'str‘和’float‘的实例之间不支持’‘<’”。错误消息甚至没有说明哪一列是错误。如有任何建议，我们将不胜感激。from sklearn import preprocessingfor column in df8.columns:
if df8
浏览 13提问于2018-02-24得票数 0
在sklearn 0.20.3文档中， init有参数下拉，但是当我使用它时，它会抛出一个类型错误。from sklearn.preprocessing import
浏览 0提问于2019-05-13得票数 2
我在使用的在线课程的内容上遇到了一个障碍，并且可能需要一些帮助来处理一些错误信息。我会问这门课的老师，但他们似乎对学生的问题没有很好的反应。据我所知，有三个类是从用于对变量进行编码的scikitlearn包中提取的: LabelEncoder、OneHotEncoder和LabelBinarizer。我尝试使用每个方法来对数据集中的一个分类变量进行重新编码，但每次都会得到错误。
请原谅我的<
浏览 1提问于2018-04-06得票数 2
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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[:,
浏览 4提问于2018-07-29得票数 0
我的数据集有许多独立的列，其中一些列如下：--------------------------Spain| 0 | 1 | 30#Encoding the categorical data
labelencoder_
浏览 0提问于2019-01-24得票数 24
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Spyder(python 3.7)labelencoder_X_1 = LabelEncoder()labelencoder_X_2
浏览 3提问于2019-12-25得票数 12
试图处理一些看起来有点像这样的东西：
data = data.iloc[:,:].valuesdata[:,0]=enc .fit_transform(data[
浏览 4提问于2020-06-11得票数 7
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我有一个列有分类数据和一些nan值。我想填充nan值，而不是放弃它们。我真的不知道一开始该怎么做-编码还是指责？我首先尝试用LabelEncoder编码，然后用KNNImputer进行编码，但是它对我不起作用。最后，我希望使用OneHotEncoder以适当的形式获得值，并将它们作为ML模型的输入。我一开始是这样的，但这是错误的。import numpy as npfrom sklea
浏览 5提问于2020-06-10得票数 0
在缺少thecategorical_features属性的情况下，我使用google时出现了这个错误。from sklearn.preprocessing import LabelEncoder, OneHotEncoderX = star.iloc[:,:6]
浏览 3提问于2020-03-04得票数 1
我有一个由dataframe加载的数据集，其中的类标签需要使用来自scikit learn的LabelEncoder进行编码。from sklearn import preprocessingdf.apply(preprocessing.LabelEncoder().fit_transform(df['label
浏览 1提问于2018-05-10得票数 27
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在使用LabelEncoder之后，我尝试使用OneHotEncoder将我的数据编码到一个矩阵中，但得到了这个错误:预期是2D数组，而是1D数组。在错误消息的末尾(包括在下面)，它说“重塑我的数据”，我以为我做到了，但它仍然不起作用。如果我理解重塑，那是不是就是你想要将一些数据重塑成不同的矩阵大小的时候？import LabelEncoder, OneHotEncoder
labelencoder
浏览 18提问于2017-12-25得票数 3
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我不明白我是怎么把事情搞得这么糟的。对编码非常陌生。 我正在尝试通过sklearn上的LabelEncoder运行一个pandas列，以便将字符串转换为值。如果我不通过LabelEncoder运行它，列就会打印出它应该打印出的名称列表。当我使用LabelEncoder时，每个值都直接更改为“LabelEncoder”。我做错了什么？import pandas as pd
from sklearn i
浏览 20提问于2019-05-12得票数 0
import LabelEncoder, OneHotEncoderX[:, 0] = labelencoder_X.fit_transform/preprocessing/_encoders.py:363: FutureWarning:整数数据的处理将在0.22版本中更改。目前，类别是基于范围0，最大值(值)确定的，而在未来，它们将根据唯一
浏览 0提问于2018-11-12得票数 10
我使用的是sklearn的；据说类标签可以是str类型。
当我使用绘制决策树时，我可以指定class_names，文档说它应该是“以升序排列的每个目标类的名称”。但是对于str类/标签呢？
浏览 0提问于2020-07-30得票数 0
我正在使用Kaggle的泰坦尼克号数据集学习机器学习。我正在使用sklearn的LabelEncoder将文本数据转换为数字标签。下面的代码适用于"Sex“，但不适用于”登船“。encoder = preprocessing.LabelEncoder()features["Embarked"] = encoder.fit_
浏览 5提问于2017-05-14得票数 8
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以下是我的数据集的一些示例：میتسوبیشی اوتلندر,1396,200000,سفید,میرداماد,665000000我想使用决策树算法:名称，功能，型号，颜色，城市作为测试，并猜测价格作为结果
如何使用一个热编码可以将名称、颜色、城市转换为编码，然后使用模型，函数作为DecisionTreeClassifier().fit()的测试输入来猜测价格如果你有更好更快的方法，我很乐意介绍它。
浏览 0提问于2021-03-09得票数 0
我能够复制回购中给出的示例。然而，当我在自己的数据上尝试时，我得到了ValueError。
data = pd.DataFrame({'pet':['cat', 'dog', 'dog',linear', 'linea
浏览 0提问于2016-07-27得票数 4
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4回答
从标签编码器获取标签映射
、、、
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&
浏览 0提问于2018-06-13得票数 4
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我面临以下错误。我走错了路；📷y=dataset.iloc[:,:2].valuesfrom sklearn.compose import ColumnTransformerx[:,0
浏览 0提问于2019-08-28得票数 0
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由于RandomForestRegressor无法处理分类数据，我正在尝试对我的数据进行热编码。这是我第一次使用这种技术。代码在执行时抛出一个错误的输入形状错误。谁能解释一下如何纠正这个错误，以及我使用的一个热编码是否正确。import pandas as pdfrom sklearn.model_selection importt
浏览 0提问于2018-03-13得票数 1
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