最近我更新了anaconda中的包，以便安装keras和tensorflow。现在我的程序在下一行失败了：
File "/
浏览 30提问于2018-01-02得票数 1
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sklearn.preprocessing import LabelEncoderX[:, 0] = labelencoder_X.fit_transform(X[:, 0])
from sklearn.compose impor
浏览 3提问于2019-12-20得票数 1
它在这条线上失败了：这是我的全部代码：importsklearn.preprocessing import LabelEncoder, OneHotEncoderX[:, 0] = lab
浏览 3提问于2017-12-24得票数 10
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我已经在anaconda提示符下更新了所有的库。但是找不到问题的解决方案。from sklearn.preprocessing import LabelEncoder, OneHotEncoderX[:,1] = labelencoder_X_1.fit_transform(X[:, 1])
labelencoder_X_2 =
浏览 3提问于2019-12-25得票数 12
我正在使用OneHotEncoder进行转换。实现了愿望转换from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
X[:,0] = labelencoder_X.fit_transform(X[:,0])
#we are dummy encoding as the machinelea
浏览 0提问于2019-01-24得票数 24
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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。我的代码在这两行上失败了：X[:, 0] = onehotencoder1.fit_transformsklearn.preprocessing import LabelEncode
浏览 18提问于2017-12-25得票数 3
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我先使用LabelEncoder，然后使用OneHotEncoder，尝试将分类值(在我的示例中是country列)转换为编码值，并且能够转换分类值。pandas as pdfrom sklearn.preprocessing import LabelEncoder, OneHotEncoder
#X is[:,0]) #LabelEncoder is us
浏览 54提问于2019-01-12得票数 25
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]valuesX[:,5] = le.fit_transform(X[:,5])
y[:] = le.fit_tra
浏览 3提问于2020-03-04得票数 1
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder, OneHotEncoderX[:,2] = labelencoder_X_1.fit_transform(X[:, 2]) #For monthX[:, 3] = labele
浏览 1提问于2021-11-24得票数 1
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from sklearn.preprocessing import LabelEncoder,OneHotEncoderX[:,2] = labelencoder_x_2.fit_transform(X[:,2])
onehotencoder_x = OneHotEncoder(categorical_feat
浏览 10提问于2020-01-31得票数 0
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总是显示我在不同版本的python中尝试过的错误：import numpy as np
y=0#import the data50_Startups.csv")y = dataset.iloc[:,4].values
fromsklearn.preprocessing <em
浏览 1提问于2019-08-23得票数 0
我一直在尝试使用Anaconda发行版学习Python 3.6。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。我在处理用于对分类数据进行重新编码的三个主要类时遇到了一些困难。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。from sklearn.preprocessing import
浏览 1提问于2018-04-06得票数 2
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我正在使用sklearn中的LabelEncoder和OneHotEncoder对一些数据进行编码，以传递到ML模型中，但是我得到了一个错误，该错误与我认为不应该编码的列i有关。这是我的代码；import pandas as pd
Dataset = pd.read_csv(\Desktop\\SID Alerts.csv', sep = ',&#
浏览 0提问于2017-03-11得票数 0
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder, OneHotEncoder
from sklearn.preprocessing import LabelEn
浏览 1提问于2018-10-10得票数 0
如何在滑雪板管道中使用LabelEncoder？import numpy as npimport seaborn as sns
from sklearn.preprocessing import<
浏览 5提问于2020-09-14得票数 1
我正在尝试oneHotEncoder的分类价值from sklearn.preprocessing import LabelEncoder, OneHotEncoderX[:, 0] = labelencoder_X.fit_transf
浏览 4提问于2018-07-29得票数 0
# Logistic Regression
import numpy as npimport')y = dataset.iloc[:, 20].values
fromsklearn.preprocessing import <e
浏览 1提问于2018-05-06得票数 0
看起来两者都创建了新的列，它们的数量等于特征中唯一类别的数量。然后，根据数据点所在的类别，将0和1分配给数据点。
浏览 2提问于2018-05-23得票数 53
z = dataset.iloc[:, 135].values
labelencoder_z= LabelEncoder()onehotencoder = OneHotEncoder(cat
浏览 0提问于2018-10-25得票数 0
from sklearn.preprocessing import Imputer,LabelEncoder,OneHotEncoder,StandardScaler
(C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\sklearn\externals\joblib__init__.py) ImportError:无法从“sklearn.externals.joblib
浏览 0提问于2019-05-13得票数 7
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