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沙龙
1
回答
在
Python
中
创建
虚拟
对象
的
分类
变量
python
、
categorical-data
、
dummy-data
我正在尝试从只包含0和1
的
三列
中
创建
一个
分类
变量
。它们将完美地匹配在一起作为一个
分类
变量
-但是我找不到一个将它们合并为一个
的
代码:作为一个标记为“运动”
的
分类
变量
。任何
创建
分类
变量
的
想法或其他方式都将不胜感激。 编辑:“移动”应该是一个包含三个
分类
变量
的
对象
浏览 20
提问于2020-11-11
得票数 0
1
回答
分类
变量
的
xgboost特征重要性
python
、
xgboost
、
categorical-data
我正在使用XGBClassifier进行
python
训练,
在
我
的
训练数据集中有一些
分类
变量
。最初,我计划在添加数据之前将它们每个都转换为几个
虚拟
对象
,但随后将计算每个
虚拟
对象
的
特征重要性,而不是原始
的
分类
对象
。由于我还需要按重要性对所有原始
变量
(包括数字+
分类
)进行排序,因此我想知道如何获得原始
变量
的<
浏览 1
提问于2018-11-16
得票数 0
3
回答
在
SAS
中
从
分类
变量
创建
虚拟
变量
loops
、
macros
、
sas
、
categorical-data
、
dummy-variable
我希望为SAS
中
的
分类
变量
创建
虚拟
变量
。
分类
变量
包括关于站点
的
信息,并采用马尼拉、拉巴特等值,总而言之,大约有50个不同
的
站点。使用"if then“
创建
虚拟
对象
而不单独
创建
每个
虚拟
对象
的
最有效方法是什么?也许使用循环?那会是什么样子呢?
浏览 5
提问于2018-02-08
得票数 0
1
回答
控制
分类
变量
R
的
极限输出
r
、
lm
、
categorical-data
我有一个超过15个类别的
分类
变量
。当我
在
回归中使用时:它为每个类别
创建
了一个
虚拟
对象
,这正是我想要
的
,但我不希望
在
使用以下命令时
在
输出中看到每个
虚拟
对象
:有没有办法
在
输出
中
只把'Category‘看作一个
变量
浏览 0
提问于2018-11-13
得票数 0
2
回答
在
tidyverse语法
中
创建
虚拟
变量
?
r
我有一个这样
的
数据框: ~isHot, ~isCrispy, ~Restaurant, 0, 0, "B",2 0 0 B 4 0 0 C 我希
浏览 0
提问于2021-09-17
得票数 0
1
回答
Python
:理解
分类
变量
的
d树输出
python
、
python-3.x
、
pandas
、
machine-learning
、
scikit-learn
我在学习
Python
Scikit-学习。col_names =['city_name','signup_os','signup_channel'] df_with_dummies = pd.get_dummies(
浏览 1
提问于2017-07-02
得票数 0
回答已采纳
1
回答
创建
具有200k唯一值
的
伪
变量
python
、
jupyter-notebook
、
data-science
我试图为
分类
数据集
创建
一个
虚拟
变量
,但问题是
python
没有兼容
的
ram来运行代码,因为唯一值太大而无法
创建
虚拟
变量
。它是一个具有500k行和200k唯一值
的
大型数据集。是否可以
创建
一个具有200k唯一值
的
虚拟
变量
?
浏览 0
提问于2021-04-21
得票数 2
1
回答
在
SPSS回归公式
中
创建
交互项
syntax
、
spss
在
SPSS
中
是否可以
在
回归命令
的
语法
中
创建
一个
变量
?示例(以正、负、心理为定义
变量
): /MISSING LISTWISE /CRITERIA=
浏览 2
提问于2016-03-22
得票数 0
1
回答
如何使用多个
虚拟
变量
在
R
中
混合类型
的
数据
中
创建
神经网络模型
r
、
deep-learning
、
neural-network
、
dummy-variable
我有一个包含10个
变量
的
数据集,其中4个
变量
是连续
变量
,6个
变量
是
分类
变量
。依赖
变量
也是一个
分类
变量
,它
的
值是"Yes“或"No”。我知道我们需要为
分类
变量
创建
虚拟
变量
。但是,如何使用带有这些
虚拟
变量
和连续
变量
的
神经网络
浏览 26
提问于2020-03-15
得票数 0
1
回答
在
我将
分类
变量
转换为
虚拟
变量
后,如何从sklearn api中找到特征重要性?
python
、
pandas
、
machine-learning
、
scikit-learn
、
data-science
在
我们将
分类
变量
转换为用于训练模型
的
虚拟
变量
之后。我们倾向于发现特征
的
重要性。但是sklearn
的
model.feature_importance_
对象
返回每个
虚拟
变量
的
重要特性,而不是原始
的
分类
变量
。如何解决这个问题?
浏览 16
提问于2020-04-07
得票数 0
1
回答
在
Python
的
statsmodel
中
执行单向方差分析时,
在
分类
变量
前放一个"C“
的
作用是什么?
python
、
statistics
、
data-science
、
statsmodels
、
anova
我
在
以下代码
中
执行单向方差分析: results = ols('price ~ C(make)', data=df_anova).fit() print(results.summary())
分类
变量
"make“( 22个汽车品牌)前
的
"C”
的
作用是什么?当去掉C
的
时候,我真的看不到有什么变化。此网页(https://pythonfordatascience.org/anova-
python<
浏览 67
提问于2020-01-10
得票数 1
回答已采纳
1
回答
Scikit学习具有随机森林
的
分类
数据
python
、
scikit-learn
、
random-forest
我正试图与泰坦尼克生存挑战
在
卡格尔。我看到很多人使用scikit学习将他们对许多级别的
分类
转换为
虚拟
变量
。我不明白这样做
的
意义,为什么我们不能把这些级别映射成一个数值,然后用它来完成。 我还看到有人这样做:有一个
分类
特性Pclass具有三个级别,他为此
创建
了3个
虚拟
变量
,并删除了存活率最低
的
变量<
浏览 0
提问于2016-08-29
得票数 1
回答已采纳
1
回答
Excel到
Python
的
大型面板数据,回归准备格式?
excel
、
panel
、
regression
、
analysis
尝试将一些大型面板数据从excel转换到
python
中
,这样我就可以进行一些GMM/横截面面板数据回归分析(想想sci-kit包)。我已经将数据从excel转移到
Python
,但用于回归分析
的
格式不正确(见下文)。Scikit网站上有一些数据集可以使用,但对于讨论格式以及如何将您
的
数据转换为类似的格式以将我
的
数据转换为
Python
并没有真正
的
帮助。有没有人有使用excel (.xlsx)数据并将其导入PythonPython
中</em
浏览 1
提问于2016-07-24
得票数 0
1
回答
在
R
中
的
面板线性模型(回归)
中
添加
虚拟
变量
r
、
linear-regression
、
dummy-variable
我有一个
分类
自
变量
(有“是”或“否”选项),我想添加到我
的
面板线性模型
中
。根据这里
的
答案:,lm函数自动为
分类
变量
创建
虚拟
变量
。这是否意味着通过dummy.data.frame
创建
虚拟
变量
是不必要
的
,我只需
在
plm函数
中
添加我
的
变量
,它就会自动被视为一个
虚拟
浏览 1
提问于2018-12-25
得票数 0
回答已采纳
2
回答
在
SAS
中
,有没有一种方法可以只使用一个过程来计算两个
分类
变量
之间
的
“典型相关性”?
statistics
、
sas
我
在
一个数据集中有两个字符
变量
。我想计算两者之间
的
典型相关性。我
的
意思是,我想从两个
分类
变量
中
创建
一些
虚拟
变量
,并以这种方式计算典型相关性。
在
查看了proc cancorr之后,我找不到这样做
的
方法,除非首先手动将
分类
变量
转换为
虚拟
变量
。有没有一种方法可以
在
不先手动将
分类
<e
浏览 1
提问于2011-05-31
得票数 2
1
回答
如何使用
分类
特征和非
分类
特征进行回归
python
、
machine-learning
、
scikit-learn
如果我有多个功能,但有些功能是
分类
的
,有些不是,那么使用sklearn进行回归
的
正确方法是什么?()时,我发现它们与结果之间有很大
的
相关性: print(df[['parcela', 'bruto', 'neto', 'osnova', 'ukupno gradjevinski din']].corr0.878914 0.889850 0.937064 1.000000 问题是我堆叠了7-
浏览 38
提问于2020-08-17
得票数 1
10
回答
在
python
的
pandas
中
创建
虚拟
变量
python
、
pandas
我正在尝试使用
python
中
的
pandas从
分类
变量
创建
一系列
虚拟
变量
。我遇到过get_dummies函数,但每当我尝试调用它时,我都会收到一个错误,指出该函数
的
名称尚未定义。任何
创建
虚拟
变量
的
想法或其他方式都将受到欢迎。 编辑:由于其他人似乎也遇到了这个问题,get_dummies函数现在可以很好地工作。
浏览 261
提问于2012-07-21
得票数 44
回答已采纳
2
回答
群套索与特征选择
machine-learning
、
feature-selection
、
lasso
我有一个包含大量
分类
变量
和二进制目标
变量
的
数据集,我想把它放到svm
中
。我将
分类
变量
转换为
虚拟
变量
,因为我
的
观察结果比我想要执行
的
特性选择
的
变量
少得多。因为我把
分类
变量
转换成
虚拟
变量
,所以我知道我不能使用简单
的
lasso,因为它会删除部分
虚拟
变量</
浏览 0
提问于2022-08-17
得票数 1
1
回答
如何处理线性回归中
虚拟
变量
的
共线性?
python
、
scikit-learn
、
logistic-regression
、
categorical-data
我正在家庭特征数据集上使用scikit-learn LogisticRegression,并试图了解如何准备自
变量
。 我已经
创建
了二进制
虚拟
变量
来代替
分类
变量
。
变量
DWELLING_TYPE有三个可能
的
值-- DetachedHouse、SemiDetached和Apartment --已被三个二进制
变量
DWELLING_TYPE_DetachedHouse、很明显,这三个
变量
是相互依赖
的
(协线性<
浏览 1
提问于2018-02-09
得票数 0
回答已采纳
2
回答
如何管理多个数据集-机器学习Azure
azure-machine-learning-studio
、
data-transform
是否存在接受多个数据集进行处理
的
模块?例如,“拆分数据”、“编辑元数据”和“选择数据集中
的
列”不接受多个数据集作为输入。 这就是我所做
的
:
在
我
的
模型中有几个数字和
分类
变量
。我使用“转换为指示器
变量
”模块为我
的
数据
创建
虚拟
变量
。如何将指标
变量
和数值
变量
包含到一个数据集中,以便拆分模型
的
数据?到目前为止,我正在使用
Pytho
浏览 28
提问于2019-04-11
得票数 0
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