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沙龙
1
回答
使用
sklearn
scaler
覆盖
dask
数据
帧
、
、
、
我有以下
dask
数据
帧
:我想要对其应用
sklearn
缩放器,例如,应用到列LotArea:
scaler
.fit_transform(df0.11648362], [-0.11706628], [-2.07480689]])df[column] =
浏览 14
提问于2019-07-16
得票数 0
1
回答
返回scikit-学习对象时
使用
J工务b
、
、
、
、
我有一个numpy数组,我
使用
sklearn
沿着第一个轴对数组进行转换。我还想将转换器对象保存在dict中,以便稍后在代码中
使用
。} for j in range(train_data_numpy.shape[2]): scalers_dict[(i,j)] =
scaler<
浏览 1
提问于2021-08-16
得票数 1
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1
回答
使用
dask
的核误差
、
、
、
我正在尝试在
dask
文档中复制一个示例:,由于某种原因,它是用
sklearn
制作的:data = [[0, 0], [0, 0], [1, 1], [1, 1]]print(
scaler
.fit(data))print(
scaler
浏览 0
提问于2019-07-14
得票数 2
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1
回答
实现
Dask
MinMaxScaler存在的问题
、
、
我在
使用
dask
.dataframe.core.DataFrame规范
Dask
.
dask
_ml.preprocessing.MinMaxScaler时遇到了问题,我可以
使用
sklearn
.preprocessing.MinMaxScaler,但是我希望
使用
dask
进行扩展。ddf.pivot_table(index='item', columns='name', values='value',
浏览 5
提问于2020-11-30
得票数 1
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3
回答
如何用库规范Python中的
数据
挖掘
、
、
如何在Python3中
使用
库从csv规范化
数据
挖掘MinMax这是我的
数据
示例 RT NK NB SU SK P TNI IK IB TARGET382 1937 4029 289 39 122 1164 107311 公式MinMax为 = (data-min)/(max-min)*0.8+0.1 我得到了代码,但归一化
数据
不是每列of NK - min column NK data) / (max column NK- min co
浏览 17
提问于2019-03-08
得票数 0
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1
回答
如何正确地对
数据
进行预处理,将
数据
输入到ML模型中
、
我正在
使用
一个非常大的dataset 进行一个项目。我甚至不能适应熊猫,所以我决定
使用
达斯克,但我有问题。我可能做错了什么,但是当我尝试train_test_split X和y时,如果不将它们转换为
dask
_array,我就无法做到这一点。由于我
使用
了7个分类标签,所以train_test_split导致y的形状不正确,应该是7,但它的结果是形状( X,42),与X的形状相同。dd.get_dummies(df['attack_map'].to_frame().categorize()).values
浏览 2
提问于2022-07-27
得票数 0
2
回答
如何用单个样本进行滑雪板的预测?
、
我有一组已经适合回归模型的缩放
数据
。我可以concat到原始
数据
,重新缩放和提取底部行.但这不是造成
数据
泄漏吗?对吗?我还得改装模型吗?
浏览 0
提问于2019-11-25
得票数 4
回答已采纳
1
回答
dask
预处理提高AttributeError
、
、
、
我
使用
Dask
dataframe和
dask
来操纵我的
数据
。当我
使用
达斯克-毫升Min定标器时,我会得到这个错误。是否有办法防止此错误并使其正常工作?import
dask
.dataframe as dd
浏览 12
提问于2022-11-06
得票数 0
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1
回答
在Pandas中
使用
带Groupby函数的Keras StandardScaler
、
、
、
我有一个有多列的熊猫
数据
框。我需要在每一列上
使用
groupby函数,然后
使用
Keras StandardScaler函数来转换
数据
帧
中的每一列。我尝试了以下代码: from
sklearn
.preprocessing import StandardScalerdf2= df.groupby('Sector').apply(lambda x:
scaler
.fit_transform(
浏览 20
提问于2020-07-29
得票数 2
2
回答
scikit跨整个
数据
处理
、
、
、
我正在尝试根据这些
数据
创建一个基准索引。为此,我希望首先
使用
标准化或规范化的方法对其进行预处理。from
sklearn
.preprocessing import MinMaxScaler #define
scaler<
浏览 7
提问于2021-08-03
得票数 0
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1
回答
对我的
数据
帧
的第0列到第6列应用健壮的定标器?
、
我有一个dataframe,并且希望
使用
健壮的标量器将列0缩放到6,我如何实现这一点?下面的代码只返回
数据
帧
的缩放部分,而不返回其余的列,但我希望返回的全部列都是0-6缩放。from
sklearn
.preprocessing import RobustScaler X=pd.DataFrame(
scaler
.fit_transform
浏览 0
提问于2021-02-04
得票数 0
3
回答
标准化包含过大值的
数据
集
、
、
、
我
使用
mean=0 astype('float64')将特性标准化为preprocessing.scale和sd=1。我收到了以下警告: col1 col2 col3 col4 col5 col6 col7
浏览 0
提问于2018-08-08
得票数 6
3
回答
在0和1之间归一化,忽略NaN
、
、
、
通常我会
使用
sklearn
.preprocessing中的MinMaxScaler (),但这不能处理NaN,建议根据平均值或中位数等来输入值。它不提供忽略所有NaN值的选项。
浏览 0
提问于2016-09-29
得票数 25
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1
回答
数据
分析-
数据
清理
、
、
、
在做
数据
拟合的过程中,我得到了300个
数据
,但是
数据
之间的差异太大了,我想要30个值最后,有什么方法吗?下面是对这300个
数据
的简单分析,我有300个号码,我在网上搜索了很长时间。但是没有用。
浏览 6
提问于2018-05-31
得票数 0
1
回答
用缩放输入解释神经网络
、
、
我目前的问题是,在缩放
数据
之后,我不知道如何解释损失函数。我只是重新调整它的比例吗?
scaler
_y = preprocessing.StandardScaler().fit(y) y_scaled =
scaler
_y.transform(y) 我
使用
浏览 0
提问于2018-12-11
得票数 0
0
回答
使用
MinMaxScaler归一化邻接矩阵(以pandas表示)
、
、
、
from
sklearn
import preprocessing但是,我不确定如何将
scaler
应用于pandas
数据
帧
。
浏览 0
提问于2016-07-06
得票数 0
回答已采纳
2
回答
如何创建新
数据
框
、
传递的值的形状是(1000,10),索引表示(1000,11)
scaler
= StandardScaler()scaled_features =
scaler
.transform(df.drop('TARGET CLASS
浏览 0
提问于2019-07-19
得票数 0
1
回答
pandas
数据
帧
行
使用
sklearn
进行缩放
、
、
、
如何将
sklearn
缩放器应用于pandas
数据
帧
的所有行。这个问题与相关。如何将
sklearn
缩放器应用于一行的所有值?然而,我想
使用
sklearn
标度器来预处理可视化
数据
,在我的例子中,按行扩展是合理的。
浏览 11
提问于2019-11-13
得票数 1
回答已采纳
1
回答
在熊猫里找到和替换?
、
、
我正在对包含数字列的
数据
帧
执行max
scaler
操作,但是如果在这些数字列中--如果任何单元格包含一个字符串或空值,那么我将得到一个异常。为了避免这种情况,我考虑将字符串或空单元格转换为0。我的职能:"""from
sklearn
import preprocessingfrom
sklearn
.preprocessing impor
浏览 0
提问于2018-03-29
得票数 1
回答已采纳
1
回答
sklearn
minmaxscaler移植到不同的笔记本
、
、
、
如何下载min_max_
scaler
属性,以便对不同notebook中的
数据
应用相同的转换? 为了完全公开,我在一个笔记本中训练了一个NN,并在不同的位置运行它。对我来说,在第二个位置加载神经网络的训练权重很简单,但我需要在将
数据
输入到模型之前对
数据
进行缩放。准确地说,我认为它必须
使用
原始的scale属性。
浏览 0
提问于2017-09-19
得票数 0
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