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我想使用sklearn管道测试在中实现的不同编码策略。selector', DataFrameSelector(cat_attribs)), ])
from sklearn.pipeline
浏览 7提问于2018-02-21得票数 1
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我已经加载了模型，这里的问题是，在将输入值输入到模型之前，如何缩放这一行输入值？一些机器学习算法不需要缩放(标准化/规范化)，所以我可以加载这些模型并用于预测。我如何在人工神经网络模型，因为我们规模的数据为培训？
浏览 0提问于2019-06-24得票数 0
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我想使用在iOS设备上描述的管道。不可能仅仅使用CoreML来转换它，因为我的管道包含一个不在sklearn.preprocessing中的自定义函数。我有一个管道，它包含一个不受CoreML支持的函数。如果我试图使用coreML转换我的管道，我有：
ValueError: Transformer '<class '__main__.Prepare_input'>' not supported; supportedsi
浏览 1提问于2019-05-20得票数 1
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我正在为我的专栏做目标编码，使用嵌套交叉验证方法(以避免泄漏)，正如前面提到的、和。
如果我必须包括我的目标编码(通过自定义转换器)，在sklearn管道，我需要不同的转换功能与火车集和测试集。这是因为，对于列车折叠，编码是使用列车数据的进一步k折叠分割来计算的。而对于测试褶皱，编码是火车的平均值。我知道sklearn管道将对cv中的列车和测试分割应用相同的转换，是否有一种方法可以使用sklearn管道</e
浏览 13提问于2022-08-21得票数 1
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我首先使用OneHotEncoding()在make_column_transformer()中编码了一些分类数据，如下所示： (sklearn.preprocessing.OneHotEncoder(handle_unknown='ignore'), ['SoilDrainage', 'Geology()
scalar = skl
浏览 7提问于2022-07-25得票数 3
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我用scikit学习做了许多模型，我想用C#程序中的这些模型进行预测，有没有什么应用程序接口可以帮助我做到这一点？
浏览 38提问于2017-12-22得票数 6
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我正在使用sklearn管道来构建Keras自动编码器模型，并使用网格搜索来找到最佳的超参数。如果我使用多层感知器模型进行分类，这很好；但是，在自动编码器中，我需要输出值与输入相同。换句话说，我正在使用管道中的StandardScalar实例来扩展输入值，因此这就引出了我的问题:如何使管道中的StandardScalar实例同时处理输入数据和目标数据，从而使它们最终是相同的？from skl
浏览 3提问于2020-07-26得票数 7
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因为我的数据集中有几千个城市，所以我寻找OneHot编码的替代方案，因为我不想为一列向我的数据集中添加数千列。我发现BaseN编码是OneHot的一个很好的替代方案，所以我选择了它。我用基数4对我的数据进行了编码，所以现在我使用的是City_0、City_1等，而不是字符串column City。但是我该如何解释这个结果呢？由于城市已经被编码到4个单独的列中，我如何得出实际的结论(例如，哪些城市对我的目标变量影响最大)？有没有一种方法，或者我用这种方式编码</e
浏览 46提问于2021-10-03得票数 0
假设我有一个sklearn管道：我对超参数运行网格搜索我想我可以使用在相同数据上发现的最佳参数和每一步的结果重新运行管道，但这可能已经存在，如下所示：或我的最终目标是可视化所发现的最佳参数在每个转换步骤中</em
浏览 0提问于2018-11-08得票数 0
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假设我有一个分类特性(cat)：import pandas as pddf = pd.DataFrame.from_dict({"y": y, "cat": cat})
我想使用目标编码和正则化使用pd.concat(encoded_df
浏览 0提问于2020-09-05得票数 5
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管道滑雪板中的特征提取
、、、、
对于一个文本分类项目，我为特征选择和分类器做了一个管道。现在我的问题是，是否可以在管道中包括特征提取模块，以及如何实现。我查了一些关于它的东西，但它似乎不符合我当前的代码。from sklearn.preprocessing import LabelEncoder, StandardScaler from sklearn.naive_bayes im
浏览 2提问于2017-07-18得票数 0
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我试图使用Python中的Dalex包来可视化二进制logit模型的某些特性。
我从示例书 (整个第五个代码单元格)复制了一段代码，但现在我不太确定结果应该如何解释.在我使用statsmodels创建的基本logit模型中，我手动为每个类别选择了一个引用级别变量，以避免多重共线性(这意味着模型的所有结果都是针对参考级别进行解释的)。但是当我使用上面链接的代码(也复制在本文下面)时，它首先在sklearn中创建一些管道对象，一个热点对分类变量进行编码，然后管道</
浏览 3提问于2021-04-17得票数 0
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我正在尝试使用过采样重新采样我的数据，理想情况下，我希望将其构建到此管道中。 下面的管道在没有过采样的情况下工作得很好，但是在现实生活中，我的数据需要它。它非常不平衡。“ 如何将RandomOverSampler构建到此管道中？
浏览 6提问于2019-01-10得票数 5
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当前管道图如下图所示。它将从S3获取来自多个源的数据，并使用前面步骤中的数据处理和创建最终数据集。由于Pipeline对象不支持.deploy方法，如何部署这个管道？在推理/打分时，当我们收到原始数据(每个源的单行数据)时，如何触发管道？
还是仅为大型/批量数据的数据处理和模型培训而设计？不是用单一的数据点进行推断吗？
浏览 2提问于2021-12-09得票数 3
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如何使用管道API标记编码？
、、、、
我想通过scikit学习管道整合标签编码。不幸的是，LabelEncoder()被管道API破坏了，所以现在这不是一个选项。我尝试创建自己的类，它调用.map()将类别映射到标签：from sklearn.base import BaseEstimator, "Ex" : 5,
浏览 5提问于2019-12-20得票数 3
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我意识到使用pandas .get_dummies()函数可以很容易地做到这一点，但我需要使用管道，以便稍后可以生成PMML文件。from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
from sklearn.preprocessingfrom sklearn
浏览 15提问于2017-02-13得票数 13
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在查找了这个之后，我找到了一个解决我的问题的可能方法：ValueError: could not convert string to float: 'Adzuki beans, uncooked'def load_my_dataset(): data_file = csv.reader(csv_file)
浏览 2提问于2021-12-24得票数 0
我有一个相当大的数据框架(300列)，我正在使用sklearn对一些字段进行编码/缩放，我喜欢选择我想要的特定列，然后删除其余的列。我的问题是，现在我有两个numpy数组在我的大数据帧中的两个列中，我希望通过这些数组，而我在sklearn管道中没有列出的其他数组被丢弃。例如：from sklearn.
浏览 3提问于2021-02-20得票数 1
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我正在努力学习如何通过sklearn来处理文本数据，并且遇到了一个我无法解决的问题。输入是带有两列的熊猫df。一个带有文本，一个带有二进制类。代码：from sklearn.naive_bayesimport MultinomialNB
traindf,
浏览 0提问于2018-08-09得票数 2
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我刚开始学习管道，并将这篇文章用作代码指南：
https://www.codementor.io/bruce3557/beautiful-machine-learning-pipeline-with-scikit-learn-uiqapbxuj我试图使用转换管道编码一个分类特性，但是无论我使用哪个编码器，我都会得到相同的错误。据我从阅读其他文章中可以看出，scikit-learn应该能够将分类变量作为0.20或更高版本(即使用OneHotEncoder)中<
浏览 0提问于2019-10-06得票数 0
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