我正在运行一个很好的例子来使用PySpark执行分类。
我创建了一个ETL管道,其中标签被转换为OneHotEncoding,但是PySpark抛出:
IllegalArgumentException: 'requirement failed: Column label must be of type numeric but was actually of type struct<type:tinyint,size:int,indices:array<int>,values:array<double>>.'
稀疏单热的代码
from pysp
我正在编写一个使用线性回归的应用程序。就我而言,sklearn.linear_model.Ridge。我很难将我喜欢的数据池以正确的形式预测到Ridge。我简要地描述了我的两个应用程序以及问题是如何出现的:
1RST应用程序:
我的数据点每个只有一个特性,它们都是String,所以我使用了一个热编码,以便能够在Ridge中使用它们。之后,数据点(X_hotEncoded)有9个特性:
import pandas as pd
X_hotEncoded = pd.get_dummies(X)
在将Ridge安装到X_hotEncoded和标签y之后,我用以下方法保存了经过训练的模型:
from s
阅读:
它声明“使用一个热的,也就是一个K的方案来编码分类整数特征。”
这是否也意味着它只编码了一个单词列表?
一种热编码的维基百科定义( )
在自然语言处理中,一个热向量是一个1×N矩阵(向量),用于区分词汇表中的每个单词和词汇中的每一个单词。该向量由所有单元格中的0组成,唯一用于识别单词的单元格中的单个1除外。
在下面运行代码似乎LabelEncoder不是一个热编码的正确实现,而OneHotEncoder是一个正确的实现:
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import MultiLabelBinarizer
from num
我有一个Dataframe (data),它的头部看起来如下所示:
status datetime country amount city
601766 received 1.453916e+09 France 4.5 Paris
669244 received 1.454109e+09 Italy 6.9 Naples
我想预测status给出datetime, country, amount和city
由于status, country, city是字符串,所以我只对它们进行了