我有以下numpy矩阵:M=[['a',5,0.2,''],['a',2,1.3,'as'],['b',1,2.3,'as'],]M=np.array(M)我想对分类值进行编码('a'、'b'、''、'as')。我尝试使用OneHotEncoder对其进行编码.问题是它不适用于字符串变量并生成错误。enc=preprocessing.OneHotEncoder()enc.fit(M)enc.transform(M).toarray()我知道我必须使用categorical_features来显示我要编码的值，我认为通过提供dtype我将能够处理字符串值，但是我不能。那么有没有一种方法可
这是3列3行的数据集NameOrganizationDepartmentManie ABC2FINANCEJoyce ABC1HRAmi NSV2HR这是我的代码:现在到这里为止都很好，我如何为每个删除第一个虚拟变量列？#Importingthelibrariesimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportpandasaspd#Importingthedatasetdataset=pd.read_csv('Data1.csv',encoding="cp1252")X=dataset.values#Encodingcategorica
我有一个带有2个分类变量、ID变量和一个目标变量(用于分类)的PandasDataframe。我设法用OneHotEncoder转换分类值。这导致稀疏矩阵。ohe=OneHotEncoder()#FirstIremappedthestringvaluesinthecategoricalvariablestointegersasOneHotEncoderneedsintegersasinput...remappingcode...ohe.fit(df[['col_a','col_b']])ohe.transform(df[['col_a','col_b']])但我不知道如何在Decisi
我是scikit-learn库的新手，一直在尝试使用它来预测股票价格。我正在浏览它的文档并卡在他们解释OneHotEncoder()的部分。这是他们使用的代码:>>>fromsklearn.preprocessingimportOneHotEncoder>>>enc=OneHotEncoder()>>>enc.fit([[0,0,3],[1,1,0],[0,2,1],[1,0,2]])OneHotEncoder(categorical_features='all',dtype=,handle_unknown='error',n_values='auto',sparse=True)>>>
我正在尝试对琐碎的数据集执行一次热编码。data=[['a','dog','red']['b','cat','green']]使用Scikit-Learn预处理这些数据的最佳方法是什么？首先，您会看向Scikit-Learn的OneHotEncoder.但是一个热门的编码器不支持字符串作为特征；它只离散整数。那么你将使用LabelEncoder，它将字符串编码为整数。但是随后您必须将标签编码器应用到每一列并存储这些标签编码器中的每一个(以及应用它们的列)。这感觉非常笨重。那么，在Scikit-Learn中最好的方法是什么？请不要建议pandas.get_dummies.这就是我现在通常
我正在尝试对琐碎的数据集执行一次热编码。data=[['a','dog','red']['b','cat','green']]使用Scikit-Learn预处理这些数据的最佳方法是什么？首先，您会看向Scikit-Learn的OneHotEncoder.但是一个热门的编码器不支持字符串作为特征；它只离散整数。那么你将使用LabelEncoder，它将字符串编码为整数。但是随后您必须将标签编码器应用到每一列并存储这些标签编码器中的每一个(以及应用它们的列)。这感觉非常笨重。那么，在Scikit-Learn中最好的方法是什么？请不要建议pandas.get_dummies.这就是我现在通常
我正在学习将分类变量转换为机器学习分类器的数值的不同方法。我遇到了pd.get_dummies方法和sklearn.preprocessing.OneHotEncoder()，我想看看它们在性能和使用方面有何不同。我在https://xgdgsc.wordpress.com/2015/03/20/note-on-using-onehotencoder-in-scikit-learn-to-work-on-categorical-features/上找到了关于如何使用OneHotEncoder()的教程因为sklearn文档对此功能没有太大帮助。我感觉我做得不对……但是能否解释一下使用p
我正在学习将分类变量转换为机器学习分类器的数值的不同方法。我遇到了pd.get_dummies方法和sklearn.preprocessing.OneHotEncoder()，我想看看它们在性能和使用方面有何不同。我在https://xgdgsc.wordpress.com/2015/03/20/note-on-using-onehotencoder-in-scikit-learn-to-work-on-categorical-features/上找到了关于如何使用OneHotEncoder()的教程因为sklearn文档对此功能没有太大帮助。我感觉我做得不对……但是能否解释一下使用p
我有一个包含80%分类变量的机器学习分类问题。如果我想使用某个分类器进行分类，我必须使用一种热编码吗？我可以在没有编码的情况下将数据传递给分类器吗？我正在尝试执行以下功能选择:我读了火车文件:num_rows_to_read=10000train_small=pd.read_csv("../../dataset/train.csv",nrows=num_rows_to_read)我将分类特征的类型更改为“类别”:non_categorial_features=['orig_destination_distance','srch_adults_cnt','srch_children_cn
我有一个包含80%分类变量的机器学习分类问题。如果我想使用某个分类器进行分类，我必须使用一种热编码吗？我可以在没有编码的情况下将数据传递给分类器吗？我正在尝试执行以下功能选择:我读了火车文件:num_rows_to_read=10000train_small=pd.read_csv("../../dataset/train.csv",nrows=num_rows_to_read)我将分类特征的类型更改为“类别”:non_categorial_features=['orig_destination_distance','srch_adults_cnt','srch_children_cn
