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沙龙
1
回答
在
Python
中
使用
scikit-learn
Column
transformer
时
传
递给
转换器
的
1D
数据
python
、
arrays
、
scikit-learn
我正在
使用
Column
Transformer
对具有混合类型
数据
的
数据
集执行预处理和回归。我在这里
的
标签是客户
的
回应。', 'IL2', 'IL3', 'IL4', 'CIL1', 'CIL2', 'CIL3', 'CLI4', 'contact_type', 'prime&
浏览 21
提问于2020-07-24
得票数 0
1
回答
将sklearn管道和交叉验证与二进制列结合起来
python
、
scikit-learn
、
regression
我想在一个文本列、五个二进制变量和一个数值目标变量
的
数据
集上运行一个回归模型。我包括了一个CountVectorizer来向量化文本列,并尝试
使用
make_
column
_
transformer
将其合并到一个sklearn Pipeline
中
。
数据
没有任何缺失
的
值-但是,当运行下面的脚本
时
,我会收到以下警告: FitFailedWarning: Estimator fit failed.我假设问题可能是,我没有
在
mak
浏览 3
提问于2021-12-25
得票数 1
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1
回答
ValueError:发现样本数不一致
的
输入变量:[6,80]
python
、
pandas
、
machine-learning
、
scikit-learn
、
nlp
我无法
在
管道
中
处理下面的代码(它是imblearn管线)labels = training_data.locy_test = train_test_split(features, labels, test_size=0.2)这些形状
的
打印输出是异常是从fit调用引发
的
。 我做错了什么?
浏览 1
提问于2021-05-31
得票数 0
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1
回答
访问ColumnTransformer管道
中
自定义
转换器
中
的
熊猫
数据
文件
的
列名?
python
、
pandas
、
dataframe
、
scikit-learn
、
pipeline
我需要在
使用
列名
的
管道中
使用
自定义
转换器
。但是,前面的管道转换将
数据
转换为numpy数组。我知道
在
管道合适之后,我可以从列
转换器
对象
中
检索列名,但是我需要在fit步骤
中
访问列名。下面的示例
中
的
自定义
转换器
是一个简单
的
最小示例,仅用于说明,而不是真正
的
转换。
中
的
转换将
数据
转换为numpy数组,然
浏览 1
提问于2020-09-11
得票数 5
1
回答
使用
类
转换器
更改表
中
的
值
的
类型
typeorm
、
nest
、
class-transformer
我
使用
Nest.js与Typeorm和库class-
transformer
({ value }) => `${value}/${moment().format('MM-YYYY')}`,invoiceNumber: string; 我试图产生这样
的
想法如何将日期添加到递增
的
浏览 1
提问于2022-01-26
得票数 0
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1
回答
带管道
的
自定义变压器:连接轴
的
所有输入数组尺寸必须完全匹配
python
、
machine-learning
、
scikit-learn
、
pipeline
、
hyperparameters
我正在学习sklearn自定义变压器,并阅读了创建自定义变压器
的
两种核心方法: 通过创建转换方法并将其传
递给
我想通过实现“元向量器”功能来比较这两种方法:支持CountVectorizer或TfidfVectorizer并根据指定
的
向量器类型转换输入
数据
的
向量器。但是,当将这两种工作传
递给
sklearn.pipeline.Pipeline
时
,我似乎无法完成
浏览 18
提问于2022-01-01
得票数 1
回答已采纳
1
回答
Sklearn管道
中
的
组合特征
python
、
scikit-learn
我想
使用
一个管道,包括一个TfidfVectorizer和一个SVC。但是,在此期间,我想将从非文本
数据
中提取
的
一些特性连接到TfidfVectorizer
的
输出
中
。以下是我到目前为止尝试过
的
: ('tfidf', TfidfVectorizer()), ('
transformer
', CustomTransformerdef __init__(self, one_hot
浏览 3
提问于2019-09-24
得票数 3
回答已采纳
1
回答
sklearn.compose.make_
column
_
transformer
():
在
一个dataframe列上一步
使用
SimpleImputer()和OneHotEncoder()
python
、
scikit-learn
、
pipeline
、
one-hot-encoding
、
imputation
Category2 A4 Bfrom sklearn.compose import make_
column
_
transformer
transformer
= make_
column
_
transformer
np.nan, strategy='mo
浏览 11
提问于2020-09-23
得票数 1
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2
回答
如何在numpy数组上应用sklearn.compose.ColumnTransformer后保持列顺序
python
、
scikit-learn
、
numpy-ndarray
、
scaling
、
transformer-model
我希望
使用
sklearn库
中
的
Pipeline和ColumnTransformer模块来对numpy数组进行缩放。Scaler应用于某些列。并且,我希望输出具有相同
的
输入列顺序。(25, 1, 2, 0), (40, 1, 2, 1) ] ) [ ('scaler', MinMaxScaler(), [0,2
浏览 10
提问于2022-06-10
得票数 0
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1
回答
混合
数据
类型
的
转换器
python
、
scikit-learn
、
feature-extraction
我很难同时将不同
的
变压器应用到具有不同类型
的
(文本与数字)
的
列
中
,并将这些变压器连接在一个单独
的
转换器
中
,供以后
使用
。我试着遵循文档
中
的
步骤,这说明了如何对分类
数据
和数字
数据
进行处理,但它似乎不适用于文本
数据
。如何为文本和数字
数据
创建一个可存储
的
转换器
,它遵循不同
的
管道?我尝试过
浏览 3
提问于2020-12-16
得票数 5
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1
回答
拟合前
数据
准备
的
误差
scikit-learn
、
spacy
ValueError:将
1D
数据
传
递给
需要2D
数据
的
转换器
。
数据
是2D
的
! 文本是字符串,设置是字符串(但我希望它是绝对
的
)。/sklearn/
浏览 0
提问于2020-03-03
得票数 1
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1
回答
列
转换器
在
传递df
时
出现OneHotEncoder问题
python
、
python-3.x
、
dataframe
、
pipeline
我目前正在尝试学习如何
使用
管道和列
转换器
,但在将它们应用于
数据
帧
时
遇到了困难。我正在做一个Kaggle住房
数据
集,它基于爱荷华州
的
房屋或类似的东西()。我现在正在尝试创建一个columns
转换器
,
使用
以下命令将OneHotEncoder应用于只包含string对象
的
列: from sklearn.pi
浏览 0
提问于2020-11-19
得票数 0
1
回答
在
Spring
数据
流中部署脚本转换
时
出错: ParserException
spring-cloud-dataflow
我试图用基于卡夫卡
的
脚本转换
在
春季云
数据
流
中
构建一个流。我按照这里
的
指示: :SCDF_SORUCE > scriptable-
transformer
--language=ruby --script="return ""#{payload:scriptable‑transform‑processor‑kafka:2.0.0.RELEASE 当我试图部署流
时
,我
在</
浏览 0
提问于2018-07-14
得票数 1
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1
回答
我如何从一个由LOO编码器,OHE和普通编码器组成
的
DataFrame?
pandas
、
dataframe
、
machine-learning
、
scikit-learn
、
data-preprocessing
既然get_feature_names()特性是从Sklearn
中
的
“本机”分类编码器(实际上被get_feature_names_out()取代)中被废弃
的
,那么我如何才能做出一个DataFrame,其中转换
的
变量有其正确
的
名称,因为
在
ColumnTransformer中有编码器,其对get_feature_names_out()
的
响应和其他对get_feature_names()
的
响应?情况如下: features_pipe = make_
浏览 15
提问于2022-10-21
得票数 0
7
回答
DataWeave
中
的
动态密钥值对
mule
、
dataweave
DataWeave不喜欢我试图用它做
的
事情,我也不确定我是做错了什么,还是DataWeave
的
限制是不可能
的
。 下面是一个场景:我正在查询Salesforce并获得两个值:让我们将它们称为X和Y。这里是我想要
的
[{X:Y}, {X2:Y2}, {X3:Y3}, ...]返回,但是
使用
DataWeave似乎不可能得到这样
的
键值对,相反,只可能为脚本
中
的
每个值专门设置键,比如:[{Value_X:下面是我当前
的
DataWeave脚本,但给
浏览 10
提问于2016-02-12
得票数 5
回答已采纳
1
回答
如何让TfidfVectorizer进入管道?串联轴不匹配
python
、
scikit-learn
我正在尝试让TfidfVectorizer
在
管道
中
工作,但是管道生成了一个连接轴不匹配
的
错误。
在
管道外部调用时,TfidfVectorizer似乎工作正常,这在目前非常简单。下面是生成错误
的
代码。print(X_train.shape, y_train.shape) 495 ret
浏览 22
提问于2020-07-17
得票数 1
回答已采纳
3
回答
将CountVectorizer与管道和ColumnTransformer结合
使用
,得到AttributeError:'numpy.ndarray‘对象没有属性'lower’
python
、
scikit-learn
、
pipeline
、
sparse-matrix
、
countvectorizer
我正在尝试将CountVectorizer()与Pipeline和ColumnTransformer结合
使用
。因为CountVectorizer()生成稀疏矩阵,所以我
使用
FunctionTransformer来确保ColumnTransformer
在
组合结果矩阵
时
能够正确地生成hstack。') 我得到AttributeError:'numpy.ndarray‘对象没有属性'lo
浏览 17
提问于2022-04-09
得票数 1
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1
回答
实体
中
的
Symfony2 base64
使用
DataTransformer格式(和反向)进行文件处理
php
、
forms
、
validation
、
symfony
/
数据
库
中
。这样,页面就可以立即呈现,而不需要对非常小
的
文件执行额外
的
请求( API调用GET /api/categories也是如此)。对于预加载
的
数据
,它工作得很好。当我想编辑一个类别
时
,问题就出现了。->add($iconField)}class FileToBase64
Transformer
implements DataTransformerI
浏览 1
提问于2015-04-06
得票数 2
回答已采纳
1
回答
对
在
拟合过程中产生错误
的
分类变量
使用
make_
column
_
transformer
python
、
python-3.x
、
pandas
、
machine-learning
、
scikit-learn
有8个分类变量
的
X和平衡是分类
的
,编码为0和1。 当尝试构建列
转换器
并拟合行时,会出现下面的错误。'f d h d n 0 0 ... 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 D:\Anaconda\lib\site-packages\sklearn\co
浏览 17
提问于2020-11-03
得票数 0
回答已采纳
1
回答
使用
pyproj映射较长坐标
python
、
mapping
、
coordinates
、
pyproj
我有一系列标准LAT/LONG格式
的
坐标。我想用米尺
在
X-Y轴上绘制它们。 理想情况下,我会找到最南端
的
最东边
的
点,并将其作为原点。我在网上找到了库"pyproj“,我想
使用
"pyproj.Proj”来执行转换。但是,我找不到关于如何
使用
此函数
的
明确解释。我想知道是否有人可以处理相同
的
任务,并提供给我一个例子。
浏览 7
提问于2019-06-11
得票数 0
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