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我正在尝试建立一个二进制分类器，我的大多数变量都是分类的。因此，我希望将分类数据处理为虚拟变量。我有以下数据集：ruri_user objectfrom_userX = data[features].drop(dropped_features, axis=1) return
浏览 12提问于2018-02-20得票数 1
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在SAS中从分类变量创建虚拟变量
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我希望为SAS中的分类变量创建虚拟变量。分类变量包括关于站点的信息，并采用马尼拉、拉巴特等值，总而言之，大约有50个不同的站点。使用"if then“创建虚拟对象而不单独创建每个虚拟对象的最有效方法是什么？也许使用循环？那会是什么样子呢？
浏览 5提问于2018-02-08得票数 0
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在SPSS中是否可以在回归命令的语法中创建一个变量？示例(以正、负、心理为定义变量)： /MISSING LISTWISE /CRITERIA=
浏览 2提问于2016-03-22得票数 0
我有一个分类自变量(有“是”或“否”选项)，我想添加到我的面板线性模型中。根据这里的答案：，lm函数自动为分类变量创建虚拟变量。这是否意味着通过dummy.data.frame创建虚拟变量是不必要的，我只需在plm函数中添加我的变量，它就会自动被视为一个虚拟变量(即使数据不是数字的)？plm功能也是这样吗？而且，我一开始没有多少数据。如果我手动将数据转换为数字(即“是”=1，“否”=0)而不
浏览 1提问于2018-12-25得票数 0
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我正在使用XGBClassifier进行python训练，在我的训练数据集中有一些分类变量。最初，我计划在添加数据之前将它们每个都转换为几个虚拟对象，但随后将计算每个虚拟对象的特征重要性，而不是原始的分类对象。由于我还需要按重要性对所有原始变量(包括数字+分类)进行排序，因此我想知道如何获得原始变量的重要性？这是简单的累加吗？
浏览 1提问于2018-11-16得票数 0
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我正在研究一个人脸反欺骗问题，在这个问题上，我必须对实时照片和欺骗照片进行分类。有各种类型的欺骗，如打印，重放，掩模等，但模型只是希望说明输入是实时的还是欺骗的，而不关心欺骗类型。我是否应该平衡我的训练数据，使live中的样本数量= spoof或live=print=replay=mask？
浏览 10提问于2021-09-15得票数 0
我有一个这样的数据框： ~isHot, ~isCrispy, ~Restaurant, 0, 0, "B",2 0 0 B 4 0 0 C 我希望代码能够适应所有的分类</
浏览 0提问于2021-09-17得票数 0
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我已经为我的所有分类列创建了虚拟变量，但是我需要将我的数据分成训练和测试集，我的目标是"Loan_Status“。我很困惑，因为在创建虚拟变量之后，它为"Loan_Status“创建了两个新列，那么我何时或如何拆分数据并创建目标？'Dependents', 'Education', 'Self_Employed', 'Loan_
浏览 2提问于2022-08-13得票数 0
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通过，我看到可以使用虚拟分类器来根据分类算法对其进行测试。
有谁能给我一个更理论性的解释，解释为何这是分类器性能的证明？
浏览 2提问于2015-04-04得票数 17
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我有一个有15列的数据帧(4列是分类的，其余的是数字的)。
我已经为每个分类变量创建了虚拟变量。现在我想找出我的新数据帧中的变量数量。
浏览 10提问于2017-03-15得票数 5
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我正在处理一个分类变量已经是LabelEncoded的数据集。所以，我的问题是，即使其中一些变量的值为0或1，我也要将它们全部转换为伪变量吗？某些变量的值为：(-1，0，1)和(1，2，3，4，...) Dummies会给我二进制值，但我已经有了上面提到的一些分类特征的二进制值。把它们转换成假人有什么意义吗？此外，我拥有的分类特征是int64类型的。我应该先将它们转换为object类型，然后再创建虚拟对象，还是应该将它们保留为
浏览 22提问于2020-01-11得票数 1
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聚类前的归一化
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如果我们有分类数据，而分类数据是使用虚拟对象和标签编码转换为数值的，那么在聚类之前是否必须对数据进行标准化？如果是，那么在这种情况下使用哪种标准化技术最合适？
浏览 0提问于2019-12-30得票数 0
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我有一个超过15个类别的分类变量。当我在回归中使用时：它为每个类别创建了一个虚拟对象，这正是我想要的，但我不希望在使用以下命令时在输出中看到每个虚拟对象我有另一个分类变量，有135个类别...
浏览 0提问于2018-11-13得票数 0
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我正在研究数据集上的性别分类器，其中包含了许多缺失的值和更多的范畴values.How，我是否应该将分类值转换为数值，以及应该使用哪种算法来获得更高的精度？
浏览 1提问于2017-12-28得票数 0
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我想运行一个概率回归(见下面的模型)，其中两个虚拟变量(性别x治疗)相互作用。然而，当在模型中包括治疗*性别时，我得到错误消息“分类数据不能>1维”。与使用其他分析软件相比，我通过创建一个额外的虚拟对象来获得近似的结果，如果两个虚拟对象都等于1，则该虚拟对象的值为1-但我不认为这对于底层统计模型是非常正确的。
浏览 19提问于2021-08-08得票数 1
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我有一个数据集，其中大部分包含我试图格式化的分类变量(因子)。数据集当前的格式如下： Obs A B C D ... 2 1 1 0 1 ...
3 1 1 1 1 ...我尝试的解决方案是:将所有分类变量分离到data.frame df中，然后尝试为所有因素的每个级别创建
浏览 0提问于2016-11-11得票数 0
我已经编写了以下SAS代码来为我的所有分类变量创建虚拟变量。然而，代码看不到给我想要的结果。/#在工作库中创建数据集的副本#/ data model_data;编码一个宏以创建虚拟变量/#creating #/
%macro cat(in
浏览 0提问于2016-03-29得票数 0
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我试着训练两位沃森虚拟现实的模特。一种是用于图像中的对象(细节)识别。另一种是估计类对象。我已经为这两个模型准备了对象类。然而，似乎我在训练上有很多问题，我现在是堆积如山。我在堆栈溢出中找到了，但它与数据大小和类型有关；我的数据都是.jpg格式的，所有数据集都在250 MB以下。
分类器：分类器是给我提供更多问题的分类器。首先，我试着训练模型，但后来服务器崩溃了。所有班级至少有10-12张图片(最低
浏览 4提问于2020-08-17得票数 0
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我有一个包含10个变量的数据集，其中4个变量是连续变量，6个变量是分类变量。依赖变量也是一个分类变量，它的值是"Yes“或"No”。我知道我们需要为分类变量创建虚拟变量。但是，如何使用带有这些虚拟变量和连续变量的神经网络函数在R中创建神经网络模型？
浏览 26提问于2020-03-15得票数 0
在对ML分类的数据进行预处理时，有很多关于如何处理分类变量的信息。但是，我找不到任何关于如何处理分类变量的反馈，其中每个样本可以属于多个标签。因此，这种方法有什么可供选择的。类似于基于目标的编码器(例如。CatBoost)
浏览 0提问于2019-07-15得票数 1
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