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使用sklearn对多分类的每个类别进行指标评价操作

今天晚上，笔者接到客户的一个需要，那就是：对多分类结果的每个类别进行指标评价，也就是需要输出每个类型的精确率（precision），召回率（recall）以及F1值（F1-score）。...使用sklearn.metrics中的classification_report即可实现对多分类的每个类别进行指标评价。...‘weighted avg': {‘precision': 0.75, ‘recall': 0.7, ‘f1-score': 0.7114285714285715, ‘support': 10}} 使用...fit，找到该part的整体指标，如均值、方差、最大值最小值等等（根据具体转换的目的），然后对该partData进行转换transform，从而实现数据的标准化、归一化等等。。...sklearn对多分类的每个类别进行指标评价操作就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。

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使用 CLIP 对没有任何标签的图像进行分类

模型架构 CLIP 由两个编码器模块组成，分别用于对文本和图像数据进行编码。...CLIP 中图像编码器架构的不同选项 CLIP 中的文本编码器只是一个仅解码器的Transformer，这意味着在每一层中都使用了Masked的自注意力（与双向自注意力相反）。...这种方法有局限性：一个类的名称可能缺乏揭示其含义的相关上下文（即多义问题），一些数据集可能完全缺乏元数据或类的文本描述，并且对图像进行单词描述在用于训练的图像-文本对。...，以及ii)将整个训练过程建立在易于获取的图像文本描述的基础上。...这一发现对深度学习研究的未来方向具有重大影响。特别是，图像的自然语言描述比遵循特定任务本体的图像注释（即用于分类的传统单热标签）更容易获得。

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特征工程系列：特征预处理（下）

1.标签编码（LabelEncode） 1）定义 LabelEncoder是对不连续的数字或者文本进行编号，编码值介于0和n_classes-1之间的标签。...在具体的代码实现里，LabelEncoder会对定性特征列中的所有独特数据进行一次排序，从而得出从原始输入到整数的映射。所以目前还没有发现标签编码的广泛使用，一般在树模型中可以使用。...5）实现代码 使用sklearn实现 注：当特征是字符串类型时，需要先用 LabelEncoder() 转换成连续的数值型变量，再用 OneHotEncoder() 二值化 。...一般情况下，针对定性特征，我们只需要使用sklearn的OneHotEncoder或LabelEncoder进行编码，这类简单的预处理能够满足大多数数据挖掘算法的需求。...，所以需要至少要进行标签编码）。

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Python快速实战机器学习(2) 数据预处理

前面课程： Python快速实战机器学习(1) 教材准备 本文概要 1、学会用pandas导入数据； 2、学会用matplotlib可视化数据； 3、学会用sklearn给标签编码。...4、学会用sklearn划分数据集。 5、学会用sklearn进行特征缩放。...03 标签编码 from sklearn.preprocessing import LabelEncoder labelencoder_Y = LabelEncoder() Y = labelencoder_Y.fit_transform...(Y) 我们使用sklearn中的preprocessing模块中LabelEncoder函数给鸢尾花的种类Y编码，因为在编码之前，Y存储的是鸢尾花的名字，也就是字符串变量。...一个更加严谨的办法是将整个数据集随机划分成五份，然后依次用其中的一份作为测试集，另外四份合并作为训练集，对算法运行五次，最后取五次的平均值作为最终的结果。这里我们只用一次，作为演示。

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特征工程系列：特征预处理（下）

1.标签编码（LabelEncode） 1）定义 LabelEncoder是对不连续的数字或者文本进行编号，编码值介于0和n_classes-1之间的标签。...在具体的代码实现里，LabelEncoder会对定性特征列中的所有独特数据进行一次排序，从而得出从原始输入到整数的映射。所以目前还没有发现标签编码的广泛使用，一般在树模型中可以使用。...一般情况下，针对定性特征，我们只需要使用sklearn的OneHotEncoder或LabelEncoder进行编码，这类简单的预处理能够满足大多数数据挖掘算法的需求。...) #声明平均数编码的类 trans_train = ME.fit_transform(X,y)#对训练数据集的X和y进行拟合 test_trans = ME.transform(X_test)#对测试集进行编码...，所以需要至少要进行标签编码）。

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特征工程系列：特征预处理（下）

1.标签编码（LabelEncode） 1）定义 LabelEncoder是对不连续的数字或者文本进行编号，编码值介于0和n_classes-1之间的标签。...在具体的代码实现里，LabelEncoder会对定性特征列中的所有独特数据进行一次排序，从而得出从原始输入到整数的映射。所以目前还没有发现标签编码的广泛使用，一般在树模型中可以使用。...5）实现代码 使用sklearn实现 注：当特征是字符串类型时，需要先用 LabelEncoder() 转换成连续的数值型变量，再用 OneHotEncoder() 二值化 。...一般情况下，针对定性特征，我们只需要使用sklearn的OneHotEncoder或LabelEncoder进行编码，这类简单的预处理能够满足大多数数据挖掘算法的需求。...，所以需要至少要进行标签编码）。

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使用TBtools对叶绿体蛋白编码基因进行GO注释

第一步：根据叶绿体基因组的genbank注释文件获得蛋白编码基因序列 提取序列的python脚本 import sys from Bio import SeqIO input_file = sys.argv...python extract_CDS_from_gb.py input.gb output.fasta 第二步：使用diamond将叶绿体的蛋白编码基因与swissprot数据库比对，获得TBtools...TBtools进行GO注释 需要准备的文件 idmapping.tb.gz 文件比较大 这里推荐一个下载器 https://motrix.app/ 界面非常干净清爽 go-basic.obo cp_Protein_coding.xml...这样GO注释就做好了，TBtools也会对应有可视化工具，这里我选择使用R语言的ggplot2进行展示 library(ggplot2) df<-read.csv("Bhagwa_cp_protein_coding.csv...image.png 对结果进行可视化遇到的问题 数据框如何根据指定列分组排序，比如我的数据 X Y 1 A 1 2 A 2 3 B 3 4 B 4 5 C 5 6 C 6 我想ABC分别从大到小排序

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机器学习笔记之数据预处理（Python实现）

sklearn.preprocessing.Binarizer(threshold= )进行转化； 0x05 标签二值化 将标称型数值转化为0、1...等数值型，输入为1-D array，可以对字符串进行编码...，可以用sklearn.preprocessing.Binarizer()进行转化，作用等于labelEncoder之后OneHotEncoder，但因为只接受一维输入，只能一次对一个特征进行转化； 0x06...标签编码（定量特征） 对不连续的数值或文本进行编号，转化成连续的数值型变量，输入为1-D array,使用sklearn.preprocessing.LabelEncoder进行转化, 0x07 类别特征编码...（定性特征） 对类别特征进行one-hot编码，特征就多少个值就新增多少个维度来表示；使用sklearn.preprocessing.OneHotEncoder()进行转换,它接收2-D array的输入...，不能直接对字符串进行转化， 如果是字符串类型的话，需要经过LabelEncoder()转化为数值型，再经过OneHotEncoder()进行独热编码； 也可以使用pandas.get_dummies(

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关于sklearn独热编码二.字符串型类别变量

一.数值型类别变量 #简单来说 LabelEncoder 是对不连续的数字或者文本进行编号 from sklearn.preprocessing import LabelEncoder le = LabelEncoder...,[1],[4]).toarray() 输出：[ [0,1,0,0] , [0,0,1,0] , [1,0,0,0] ,[0,0,0,1] ] 二.字符串型类别变量 OneHotEncoder无法直接对字符串型的类别变量编码...已经有很多人在 stackoverflow 和 sklearn 的 github issue 上讨论过这个问题，但目前为止的 sklearn 版本仍没有增加OneHotEncoder对字符串型类别变量的支持...，无论 LabelEncoder() 还是 LabelBinarizer()，他们在 sklearn 中的设计初衷，都是为了解决标签 y 的离散化，而非输入 X， 所以他们的输入被限定为 1-D array...pandas 自带的get_dummies函数即可 get_dummies的优势在于: 本身就是 pandas 的模块，所以对 DataFrame 类型兼容很好 不管你列是数值型还是字符串型，都可以进行二值化编码

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Python人工智能：基于sklearn的数据预处理方法总结

# 下面使用SimpleImputer来对Embarked属性的缺失值进行处理 from sklearn.impute import SimpleImputer # 实例化一个缺失值处理的对象，其填充方法使用特征的众数填充策略...且在sklearn中除了专门处理文字的算法，在使用fit时需要导入数值型数据。 因此，在使用sklearn的机器学习算法时，通常需要对非数值型数据进行编码，以实现将文字型数据转换为数值型数据。...sklearn中常用的编码函数包括： (1) preprocessing.LabelEncoder：标签专用，用于将分类标签转换为分类数值； (2) preprocessing.OneHotEncoder...1. preprocessing.LabelEncoder：标签专用（目标值），用于将分类标签转换为分类数值 sklearn中的preprocessing.LabelEncoder方法可以十分方便地将文字型标签转换为分类数值...如下图所示，train_data数据的标签Survived为bool类型： 下面使用LabelEncoder方法将其转换为分类数值型数据，代码如下所示： from sklearn.preprocessing

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机器学习: Label vs. One Hot Encoder

为了将这种分类文本数据转换为模型可理解的数值数据，我们使用了标签编码器类。...因此，要对第一列进行标签编码，我们所要做的就是从 sklearn 库中导入 LabelEncoder 类，拟合并转换数据的第一列，然后用新的编码数据替换现有的文本数据。让我们看一下代码。...from sklearn.preprocessing import LabelEncoder labelencoder = LabelEncoder() x[:, 0] = labelencoder.fit_transform...这就是标签编码的全部内容。但是根据数据，标签编码引入了一个新问题。例如，我们将一组国家名称编码为数字数据。这实际上是分类数据，行之间没有任何关系。...为避免这种情况，我们对该列进行“OneHotEncode”。 One Hot Encoder 的作用是，它需要一个具有分类数据的列，该列已经过标签编码，然后将该列拆分为多个列。

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​ 机器学习新手向导：使用AutoML构建模型

()# 处理分类标签label_encoder = LabelEncoder()data['target'] = label_encoder.fit_transform(data['target'])#...，删除包含缺失值的行，对分类标签进行编码，并最终划分训练集和测试集。...我们将使用Auto-sklearn构建一个分类模型，以预测客户购买金融产品的可能性。项目代码数据处理首先，我们需要进行数据处理，包括读取数据、处理缺失值、处理分类标签、划分训练集和测试集等步骤。...dropna()删除包含缺失值的行，对分类标签进行Label Encoding，并最终使用train_test_split划分训练集和测试集。...项目总结通过这个项目，我们展示了如何使用Auto-sklearn库进行AutoML，从数据处理到模型构建一气呵成。

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机器学习: Label vs. One Hot Encoder

为了将这种分类文本数据转换为模型可理解的数值数据，我们使用了标签编码器类。...因此，要对第一列进行标签编码，我们所要做的就是从 sklearn 库中导入 LabelEncoder 类，拟合并转换数据的第一列，然后用新的编码数据替换现有的文本数据。让我们看一下代码。...from sklearn.preprocessing import LabelEncoderlabelencoder = LabelEncoder()x[:, 0] = labelencoder.fit_transform...图片这就是标签编码的全部内容。但是根据数据，标签编码引入了一个新问题。例如，我们将一组国家名称编码为数字数据。这实际上是分类数据，行之间没有任何关系。...为避免这种情况，我们对该列进行“OneHotEncode”。One Hot Encoder 的作用是，它需要一个具有分类数据的列，该列已经过标签编码，然后将该列拆分为多个列。

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LabelEncoder（标签编码）与One—Hot（独热编码）

在做Kaggle项目的时候，碰到的问题，通常拿到一个比赛项目，将特征分为数字型特征和文字性特征，分别进行处理，而对于文字型特征如何处理，这时就需要用LabelEncoder（标签编码）...首先了解机器学习中的特征类别：连续型特征和离散型特征 拿到获取的原始特征，必须对每一特征分别进行归一化，比如，特征A的取值范围是[-1000,1000]，特征B的取值范围是[-1,1].如果使用logistic...标签编码LabelEncoder 作用： 利用LabelEncoder() 将转换成连续的数值型变量。...即是对不连续的数字或者文本进行编号例如： from sklearn.preprocessing import LabelEncoder le = LabelEncoder() le.fit([1,5,67,100...所以目前还没有发现标签编码的广泛使用。 附：基本的机器学习过程 ?

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机器学习第1天：数据预处理

-----代码传送门 ----- -----数据传送门----- 一、预备知识 pandas、numpy基本用法有所了解 对什么是机器学习有简单的了解 二、具体实现步骤 第1步：导入库 import...= LabelEncoder() Y = labelencoder_Y.fit_transform(Y) 第5步：拆分数据集为训练集合和测试集合 from sklearn.model_selection...NaN', strategy="mean",axis=0) strategy取值支持三种，mean(均值)，median（中位数），most_frequent（众数），默认mean，axis=0表示按列进行...要想使得类别型的变量能最终被模型直接使用，可以使用one-of-k编码或者one-hot编码。OneHotEncoder它可以将有n种值的一个特征变成n个二元的特征。...LabelEncoder处理的原因 将数据标签化，利于模型的建立 有不足或者不对的地方欢迎留言指正！！！

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一文了解类别型特征的编码方法

第一种处理方法是标签编码，其实就是直接将类别型特征从字符串转换为数字，有两种处理方法： 直接替换字符串 转为 category 类型后标签编码 直接替换字符串，算是手动处理，实现如下所示，这里用 body_style...实现 One-hot 编码有以下 3 种方法： Pandas 的 get_dummies Sklearn 的 DictVectorizer Sklearn 的 LabelEncoder+OneHotEncoder...Sklearn 的 LabelEncoder+OneHotEncoder 第三种方法--Sklearn 的 LabelEncoder+OneHotEncoder 首先是定义 LabelEncoder，实现代码如下...，可以发现其实它就是将字符串进行了标签编码，将字符串转换为数值，这个操作很关键，因为 OneHotEncoder 是不能处理字符串类型的，所以需要先做这样的转换操作： ?...接着自然就是进行 one-hot 编码了，实现代码如下所示： ?

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