我正在尝试使用顺序keras模型来解决分类问题。
在Keras中,model.fit需要两个numpy阵列来训练- data、labels。如果数据的每一行都有一个对应的标签,则可以正确执行此操作。
但是,对于我的用途,对于给定的数据点,我有多个可能的分类。
这可以在keras中处理吗?如果是这样,我的数据和标签numpy数组的格式应该是什么?
示例输入可能如下所示:
data[0] = ['What is the colour of the shirt?']
#This text is converted to a vector using a 300 dimension
我需要过滤一个巨大的熊猫数据帧,它在'A‘列中包含列表中的两个单词。我已经只考虑了word_list中的一个值来过滤它,但是我不知道如何对两个值进行过滤。
new_df = df[df["A"].apply(lambda x: any(i in x.split() for i in word_list))]
谢谢大家
我有一个字符串数组,我希望将这些字符串作为对应于字母表( an )的布尔数组来处理。
我的目标是以矢量化的方式这样做,并避免任何循环。
例如。
Input:
A = np.array(['A'])
B = np.array(['AB'])
C = np.array(['AZ'])
D = np.array(['AZ','BAZ'])
Output:
A = np.array([1,0,0,0,...0])
B = np.array([1,1,0,0,...0])
C = np.array([1,0,0,0,.
我正在尝试使用scikit学习0.17与anaconda2.7的多标签分类问题。这是我的密码
import pandas as pd
import pickle
import re
from sklearn.cross_validation import train_test_split
from sklearn.metrics.metrics import classification_report, accuracy_score, confusion_matrix
from nltk.stem import WordNetLemmatizer
from sklearn.feature_ex
我希望扩展此数据框架的“功能”列,以便创建一个新的数据框架,其中这些功能将成为列名。
例如。从这里,
为了这个,
我的解决方案有效,但我不认为它很好,因为有很多的for-循环。也许有一种更好的方法可以利用Pandas.DataFrame类的特性?
生成特征矩阵的代码如下,
def feature_data_frame_by_exploding_column(input_df, col_name):
# Create data frame with same columns minus the column you want to explode
df =
我想知道是否有一种方法可以在带有特定维度的sklearn中执行MultiLabelBinarizer。例如,我们有如下代码:
from sklearn.preprocessing import MultiLabelBinarizer
y = [[2, 3, 4], [2], [0, 1, 3], [0, 1, 2, 3, 4], [0, 1, 2]]
MultiLabelBinarizer().fit_transform(y)
We will get the dimension 5 as the existed numbers are 0,1..,4
array([[0, 0, 1,
我有一个函数get_tags,它返回一个对应于文本的标签列表:
def get_tags(text):
# Do some analysis and return a list of tags
return tags
例如,get_tags(text1)返回['a', 'b', 'c'],而get_tags(text2)返回['a', 'b']
我还有一个pandas DataFrame df,它的列[text, a, b, c, d, e, f]有500,000行。我想将1作为标签填充到特定行中的
我有一个列表字典,并构造了一个数据框架,其中索引是字典键,列是列表中包含的一组可能的值。dataframe值表示字典中包含的每个列表的每个列的存在性。最有效的构造方法是什么?下面是我现在使用for循环的方式,但我确信有一种更有效的方法,使用向量化或级联。
import pandas as pd
data = {0:[1,2,3,4],1:[2,3,4],2:[3,4,5,6]}
cols = sorted(list(set([x for y in data.values() for x in y])))
df = pd.DataFrame(0,index=data.keys(),column
我有一个分类的标签(目标),名为Type,它具有最小的一维和最大的二维元组值。以下是10个例子:
0 (Water, Grass)
1 (Water, Grass)
2 (Water, Grass)
3 Fire
4 Fire
5 (Ice, Fire)
6 Water
7 Water
8 Water
9 Fire
我尝试过使用MultiLabelBinarizer对其进行编码,但是fit_transform()方法会产生一个Inde
假设我有以下数据。
import pandas as pd
age = [[1,2,3],[2,1],[4,2,3,1],[2,1,3]]
frame = {'age': age }
result = pd.DataFrame(frame)
ver=pd.DataFrame(result.age.values.tolist(), index= result.index)
listado=pd.unique(ver.values.ravel('K'))
cleanedList = [x for x in listado if str(x) !=