如何在Sklearn管道中进行Onehotencoding
在Sklearn管道中进行Onehotencoding，可以通过使用Sklearn库中的OneHotEncoder类来实现。OneHotEncoder是一个用于将分类特征转换为独热编码的转换器。
独热编码是一种常用的特征编码方法，它将每个分类特征的每个可能取值都表示为一个二进制位，其中只有一个位为1，其余位都为0。这种编码方式可以有效地将分类特征转换为数值特征，使得机器学习算法能够更好地处理这些特征。
下面是在Sklearn管道中进行Onehotencoding的步骤：
- 导入所需的库和模块：
from sklearn.compose import ColumnTransformer
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder- 创建一个ColumnTransformer对象，用于指定要进行Onehotencoding的列：
ct = ColumnTransformer(
transformers=[('encoder', OneHotEncoder(), [column_index])],
remainder='passthrough'
)其中，column_index是要进行Onehotencoding的列的索引。
- 使用ColumnTransformer对象对数据进行转换：
X = ct.fit_transform(X)其中，X是包含要进行转换的数据的数组。
完成以上步骤后，分类特征将被转换为独热编码的数值特征。转换后的数据可以用于训练机器学习模型。
Sklearn提供了丰富的功能和工具，用于数据预处理、特征工程和机器学习模型的构建。除了OneHotEncoder，Sklearn还提供了其他一些用于特征编码和转换的类，如LabelEncoder、OrdinalEncoder等。
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我正在使用scikit创建一个决策树模型--学习，在使用进行缩放之前，我需要对数据进行拆分。但是，我也想使用cross_val_score()方法。
我首先使用OneHotEncoding()在make_column_transformer()中编码了一些分类数据，如下所示：
transformer = sklearn.compose.make_column_transformer(
(sklearn.preprocessing.OneHotEncoder(handle_unknown='ignore'), ['SoilDrainage'
浏览 7提问于2022-07-25得票数 3
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在Sklearn中，我如何在Sklearn中完成OneHotEncoding之后的LabelEncoding。
到目前为止，我所做的是像这样映射数据集的所有字符串特性。
# Categorical boolean mask
categorical_feature_mask = X.dtypes==object
# filter categorical columns using mask and turn it into a list
categorical_cols = X.columns[categorical_feature_mask].tolist()
之后，我将其应用于dataset
浏览 1提问于2020-04-22得票数 0
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如何在dask分布式集群中进行dask_ml预处理？我的数据集大约是200‘s，每次我对准备用于OneHotEncoding的数据集进行分类时，似乎dask忽略了客户端，并尝试将数据集加载到本地计算机的内存中。也许我错过了一些东西：
from dask_ml.preprocessing import Categorizer, DummyEncoder
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.pipeline import make_pipeline
import pandas as pd
impo
浏览 10提问于2021-07-09得票数 0
1回答
我正在处理一个分类问题，我已经将我的数据分成了训练集和测试集。
我只有很少的分类列(大约4-6列)，我正在考虑使用pd.get_dummies将我的分类值转换为OneHotEncoding。
我的问题是，对于训练和测试拆分，我必须单独执行OneHotEncoding吗？如果是这样的话，我想我最好使用sklearn OneHotEncoder，因为它支持拟合和变换方法，对吧？
浏览 1提问于2019-04-05得票数 7
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我当前的数据框如下所示： salary job title Raiting Company_Name Location Seniority Excel_needed
0 100 SE 5 apple sf vp 0
1 120 DS 4 Samsung la Jr 1
2 230 QA 5 google
浏览 6提问于2020-08-20得票数 0
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在决策树中处理标称类别特征
、、、、
我一直在阅读一些关于如何处理决策树(sklearn实现)的标准特性的堆栈溢出问题。
其中一个答复指出：
<#>Using a OneHotEncoder是当前唯一有效的方法，允许不依赖于标签排序的任意拆分，但在计算上是昂贵的。
但是，如果我们使用LabelEncoder并使我们的树足够深，它最终将隔离每个类别，并且输出保持不变。
那么，OneHotEncoding的优势是什么呢？
浏览 0提问于2021-05-24得票数 1
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我用熊猫在我的数据框架上执行一个随机森林，但我似乎搞错了，我的数据框架包含两列非二进制值(字母)，所以我认为这就是为什么它不允许我将数据划分为值和属性。我的密码在下面。作为参考，0和7列是非二进制列。
import pandas as pd
import numpy as np
new_df.head()
X = new_df.iloc[:, 1:16].values
y = new_df.iloc[:, 16].values
from sklearn.model_selection import train_test_split
浏览 2提问于2022-07-27得票数 0
对于线性回归问题，我测试了sklearn One Hot，先丢弃和不丢弃。它表明当没有列被删除时，r_2得分更好。
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
ohe = OneHotEncoder(drop= 'first') # r_2 score 0.67
首先丢弃r2_score = 0.67
ohe = OneHotEncoder() # r_2 score = 0.78
不先丢弃(即保留默认值) r2_score = .78
那么，在Sklearn OneHotEncoding中不使用drop= 'firs
浏览 23提问于2021-06-02得票数 1
我试图在以下数据集的分类变量上使用OneHotEncoding。
首先，我正在尝试转换“地理”专栏。以下是我迄今所做的工作：
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
from sklearn.compose import ColumnTransformer
ct = ColumnTransformer(['Geography',OneHotEncoder(categories='auto'),[1]],remainder='passthrough')
df_ = ct.fit_tr
浏览 2提问于2021-11-17得票数 1
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我有一个熊猫DataFrame，有800个专栏：
使用MinMaxScaler处理了20个列(连续特性)
其余的列(分类特性)是OneHotEncoding的输出。
因此，我的DataFrame是一个稀疏矩阵。
现在应该应用XGBClassifier来解决多类分类问题.但是，我认为压缩这个DataFrame是个好主意。
我发现了这个方法：
from numpy import array
from scipy.sparse import csr_matrix
A = array([[1, 0, 0, 1, 0, 0], [0, 0, 2, 0, 0, 1], [0, 0, 0,
浏览 0提问于2019-02-04得票数 0
当我使用管道对象时，
当我使用.fit()方法时，管道对象是否适合并转换的火车数据？或者我应该使用.fit_transform()方法？这两者有什么区别？
当我对测试数据使用.predict()方法时，管道对象是否对测试数据进行转换，然后再进行预测？，也就是说，在使用.predict()方法之前，是否应该使用.transform()方法对测试数据进行转换？
这是我的代码：
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.feature
浏览 2提问于2021-07-07得票数 7
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我习惯于以以下方式运行sklearn的标准scaler：
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scaler = StandardScaler().fit(X_train)
scaled_X_train = scaler.transform(X_train)
其中X_train是一个数组，包含我训练数据集中的特性。
然后，我可以使用相同的定标器来缩放测试数据集X_test中的特性。
scaled_X_test = scaler.transform(X_test)
我知道我也可以在模型中“烘焙”定标器，使用sklearn的make_pi
浏览 3提问于2022-06-14得票数 1
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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。
这就是我现在拥有的：
# feature_extraction module.
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder, StandardScaler
from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer
import numpy as np
vec = DictVectorizer()
X = vec
浏览 2提问于2017-07-18得票数 0
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2回答
我只想检查一下，对于RandomForestClassifer或任何基于树的分类器，我的自定义编码思想是否存在明显的缺陷。
正如大家都知道的那样，sklearn只能处理数值特性，分类特征应该以某种方式被编码成具有数值值。网络上最推荐的编码技术是OneHotEncoding和OrdinalEncoding (以及标签编码)，但是很多帖子说这可能会使模型有缺陷，尽管我找不到支持这一技术的文献)。对于图片中的cat特性集，OneHotEncoding似乎是goto，因为特征值没有任何固有的顺序。但是，由于很少有特性具有较高的基数，并且OHE可能导致非常稀疏的矩阵，因此我们认为对其进行编码有点不同，如
浏览 0提问于2022-02-18得票数 0
现在，我在中训练了一个名为“GB”的gbdt模型。我想把这个经过训练的模型导出到pmml文件中。但是我遇到了这样的问题: 1.如果我尝试将经过训练的'GB‘模型放入PMMLpipeline并使用sklearn2pmml导出模型。如下所示：
GB = GradientBoostingClassifier(n_estimators=100,learning_rate=0.05)
GB.fit(train[list(x_features),Train['Target']])
GB_pipeline = PMMLPipeline([("classifier",G
浏览 2提问于2017-05-19得票数 0
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对于下面的熊猫DataFrame df，我希望将type列转换为OneHotEncoding，并使用字典word2vec将word列转换为它的向量表示。然后，我想将两个转换后的向量与count列连接起来，形成分类的最终特征。
>>> df
word type count
0 apple A 4
1 cat B 3
2 mountain C 1
>>> df.dtypes
word object
type category
count in
浏览 0提问于2018-06-06得票数 0
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假设我想使用sklearn管道应用几种特征选择方法。以下是一个例子：
from sklearn.datasets import load_breast_cancer
from sklearn.feature_selection import SelectKBest, chi2
from sklearn.feature_selection import VarianceThreshold
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.model_selection import train_test_split
X, y = load_
浏览 6提问于2022-07-25得票数 1
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这是我的代码，我试图使用OneHotEncoder对X的第一列进行虚拟编码，但是它显示了错误，OneHotEncoder的文档页面说它已经更改了，我无法知道如何使用更改的版本来实现它。X的数据类型是numpy.ndarray。
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder, OneHotEncoder
onehotencoder=OneHotEncoder(categorical_features = [0])
X[:, 0]=onehotencoder.fit_transform(X).toarray()
浏览 0提问于2019-12-16得票数 1
我正在使用以下RandomForest代码创建Python模型
from sklearn2pmml.pipeline import PMMLPipeline
from sklearn2pmml import sklearn2pmml
rf=RandomForestClassifier()
rf = PMMLPipeline([('random',rf)])
rf.fit(X_train, y_train)
sklearn2pmml(rf, "classification pmml file/random.pmml",with_repr=True)
我使用Pyth
浏览 0提问于2019-12-16得票数 1
Sklearn有一个很好的、未知的可视化效果，可以通过sklearn.set_config(display='diagram')激活。我正在尝试自定义可视化的输出，但无法弄清楚html输出是如何生成的。我知道python的神奇方法__str__和__repr__，它们可以用来创建某个对象的文本表示。我原以为__repr__会被用来创建html输出。为了测试这个假设，我重写了输出字符串"repr“的方法。如下面的代码及其输出所示，调用了__repr__方法，但显然没有将其用作html生成的入口点，因为这将导致单个输出："repr“。
import sklearn
浏览 1提问于2021-02-01得票数 1
2回答
我有以下代码：
from sklearn import model_selection
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
import pandas as pd
from sklearn.pipeline import Pipeline
...
x_train, x_test, y_train, y_test= model_selection.train_test_split(dataframe[features_],dataframe[labels], test_size=0.30,random_state=42, shu
浏览 5提问于2021-06-13得票数 0
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我的scikit学习管道是线性回归的，但是我的问题域不应该允许输出高于某个值，所以我想限制输出。我知道我可以先运行我的模型，然后做一个y = np.where(y > MAX_VALUE, MAX_VALUE, y)，但我可能还有几个这样的自定义逻辑步骤，所以我想把它封装到管道中。sklearn能做到这一点吗？
我尝试编写自己的自定义估计器，如下所示，它给出了错误All intermediate steps should be transformers and implement fit and transform or be the string 'passthrough
浏览 2提问于2019-11-11得票数 1
1回答
如何在中使用RFE？
、、、、
我目前使用的是xgb.train(...)，它返回一个助推器，但我想使用RFE来选择最佳的100个特性。返回的助推器不能在RFE中使用，因为它不是sklearn估计器。XGBClassifier是xgboost库中的sklearn api，然而，我无法获得与xgb.train(...)方法相同的结果(roc-auc方法差10%)。我已经尝试过sklearn的助推器，但他们也不能得到类似的结果。我还尝试将xgb.train(...)方法包装在一个类中，以添加sklearn估计器方法，但要更改的方法太多了。有没有什么方法可以把xgb.train(...)和sklearn的RFE一起使用呢？
浏览 2提问于2021-02-22得票数 7
我刚开始学习机器学习，当我练习一项任务时，我得到的是值错误，但我遵循的步骤和老师的步骤相同。
我得到了价值错误，请帮助。
dff
Country Name
0 AUS Sri
1 USA Vignesh
2 IND Pechi
3 USA Raj
我先做了标签编码，
X=dff.values
label_encoder=LabelEncoder()
X[:,0]=label_encoder.fit_transform(X[:,0])
out:
X
array([[0, 'Sri']
浏览 6提问于2017-12-13得票数 1
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4回答
是否可以在sklearn.pipeline.Pipeline对象中删除或插入步骤？
我试图在管道对象中使用或不包含一个步骤进行网格搜索。想知道我是否可以插入或删除管道中的一个步骤。我在Pipeline源代码中看到，有一个self.steps对象保存了所有步骤。我们可以通过named_steps()获得这些步骤。在修改它之前，我想确认一下，我不会造成意想不到的影响。
下面是一个示例代码：
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.decomposition import PCA
e
浏览 5提问于2015-12-16得票数 39
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2回答
我试图使用OneHotEncoding来转换csv文件的第二列，该列由公司名称组成。
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
ct = ColumnTransformer(transformers=[('encoder', OneHotEncoder(), [1])]), remainder='passthrough'
X = np.array(ct.fit_transform(X))
我收到了这个错误：
ct = ColumnTransformer(transformers=[('enco
浏览 2提问于2020-09-08得票数 0
回答已采纳
我试图使用GridSearchCV来选择最佳的输入策略，但我在这样做时遇到了困难。
首先，我有一个为数字和分类列准备数据的管道-
from sklearn.compose import ColumnTransformer
from sklearn.impute import SimpleImputer
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder, StandardScaler
from sklearn.pipeline import Pipeline, make_pipeline
num_pipe = make_pipeline(Simpl
浏览 5提问于2022-01-27得票数 0
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1回答
我有一个imblearn (非sklearn)管道，由以下步骤组成：
selectorPreprocessing管道( columns)imblearn's SMOTEXGBClassifier上有OneHotEncoders和CountVectorizers的ColumnTransformer)
我有一个表格数据集，我试图解释我的预测。我通过一些工作成功地绘制出了特性重要性图，但无法让eli5或lime发挥作用。
Lime要求我将数据转换为上次转换之前的状态(因为管道中的转换器就像定制的向量器一样创建了新的列)。原则上，我可以像这样分割我的管道：pipeline[:-1].predi
浏览 3提问于2020-10-27得票数 0
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我有两个CSV文件(和)。因为在少数列中有可见的NaN值(status、hedge_value、indicator_code、portfolio_id、desk_id、office_id)。
首先，我将NaN值替换为对应于该列的一些巨大值。然后，我正在做LabelEncoding来删除文本数据并将它们转换成数字数据。现在，当我尝试对分类数据执行OneHotEncoding时，我得到了错误。我试着将输入一个一个地输入到OneHotEncoding构造函数中，但是对于每一列我都得到了相同的错误。
基本上，我的最终目标是预测返回值，但由于这一点，我陷入了数据预处理部分。我该如何解决这个问题？
我使用
浏览 19提问于2017-12-12得票数 4
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我正在尝试将管道对象保存为PMML，而Python抛出了一个RuntimeError。 我的Python版本是3.6，sklearn2pmml版本是0.44.0，JDK版本是1.8.0_201。 所有这些都符合软件包的前提条件。 以下是我到目前为止所做的工作。(我不包括数据加载和清理部分) from sklearn2pmml.pipeline import PMMLPipeline
from sklearn2pmml import make_pmml_pipeline, sklearn2pmml
logit_pipline = Pipeline([('vect', Coun
浏览 472提问于2019-04-30得票数 3
#import the libraries
import numpy as np
import pandas as pd
#load dataset
dataset = pd.read_csv('D:\P1\cattle.csv')
print(dataset.describe())
#creaete dependent and independent values
x = dataset.iloc[:,0:9].values
y = dataset.iloc[:,9:11].values
z = dataset.iloc[:,11:14].values
print(x)
浏览 0提问于2023-03-27得票数 -1
下面有一条管道。X是特性，y是目标变量。我想知道y是如何传递给估计器LinearSVC的。据我所知，StandardScaler只返回转换后的X。所以，我认为y没有传递给LinearSVC。然而，这段代码起作用了，我可以做预测。因此，我想知道y是如何到达最终估计量的。
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.svm import Linear SVC
svm_clf = Pipeline([
("sca
浏览 0提问于2020-12-11得票数 0
回答已采纳
有没有一种方便的机制来锁定科学工具包学习管道中的步骤，以防止它们在pipeline.fit()上重新部署？例如：
import numpy as np
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.svm import LinearSVC
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.datasets import fetch_20newsgroups
data = fetch_20newsgroups(subset='train
浏览 0提问于2017-02-09得票数 7
2回答
我们有一个功能，允许用户通过UI界面拖放一个模块，形成一个数据处理管道，如读取数据、进行预处理、进行分类训练等。拖放后，这些模块将按顺序执行。
每个模块将启动一个容器(通过k8s)运行，前一个模块处理的结果以文件的形式保存到cephfs中，下一个模块读取该文件，然后执行操作。这个序列化/反序列化过程很慢。我们计划使用RAPIDS来加速这个管道:通过将数据放在GPU MEM中来改善模块间的数据交换。使用cuDF/cuML而不是Pandas/SKLearn来获得更快的处理速度。
目前我们已经确认可以将这些模块从Pandas/SKLearn移植到cuDF/cuML中，但是由于每个模块都运行在一个容器
浏览 2提问于2019-04-03得票数 4
1回答
如何让我的流水线执行补偿阶段？
、、、、
我正在尝试运行一个基本的模型，但似乎我的管道的估算阶段失败了，我真的不明白为什么。
下面是最小的可复制代码
如果你愿意，你可以找到和的数据。最初它们是在一个公共文件中，我可以很容易地将您链接到该文件中，但我对它们进行了一些转换，因此我将使用编辑后的输出来减少您必须阅读的代码。但是，如果需要，我可以很容易地链接到原始代码和数据集。
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier,AdaBoostRegressor,AdaBoostClassifier,Random
浏览 0提问于2020-10-18得票数 0
Rasa NLU版本(0.11.3)：
二手后端/管道(spacy_sklearn)：
操作系统(osx)：
问题:我试着遵循教程：，
安装spaCy +滑雪板
创建config_spacy.json
下载了示例文件和训练，我测试了问候语和告别意图，它们都是工作的，但是当我使用命令进行测试时：
curl -X POST localhost:5000/解析-d‘{“q”：“我在寻找墨西哥食物”}’\ python -m json.tool‘
它返回：
{
"intent": {
"name": "None",
浏览 4提问于2018-02-20得票数 0
回答已采纳
我试着做一个玩具例子来说明我的困惑。我意识到这是一个关于虹膜数据集的愚蠢的例子。
from sklearn.pipeline import Pipeline, FeatureUnion
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.datasets import load_iris
import pandas as pd
from sklearn.base import BaseEstimator, TransformerMixin
class ItemSe
浏览 5提问于2017-01-14得票数 3
1回答
背景：
我已经创建了一个基本的建模流程，在sklearn中，利用sklearn的管道对象。在流水线中有一些预处理步骤，管道的最后一步是拟合一个执行自动特征选择的估计器，例如lasso回归。因此，我从n个特性开始我的工作流，但最终只有m(其中m< n)将被用来对最终模型进行预测。下面是一个简单的例子：
from sklearn.datasets import load_breast_cancer
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklear
浏览 0提问于2021-02-03得票数 0
我正在尝试创建AWS的Sagemaker管道。我在两个月前创建了这条管道，它当时正在运行。但是现在我在运行时遇到了以下错误
pipeline.upsert(role_arn=role)
ClientError: An error occurred (ValidationException) when calling the CreatePipeline operation: Unknown property reference [Parameters.DataSplitPercent].
以下是为创建管道而编写的一些代码：
Input_data =ParameterString(name=&
浏览 20提问于2022-06-13得票数 0
2回答
我正在使用sklearns' pipeline函数、one hot encode和model。几乎和的帖子完全一样。
在使用Pipeline之后，我再也无法获得树的贡献了。获取此错误：
AttributeError：“管道”对象没有属性“n_outputs_”
我试着玩的参数，但我被卡住了。
因此，我的问题是:当我们使用sklearns Pipeline时，我们有没有办法从树中得到贡献？
编辑2-按Venkatachalam请求的真实数据：
# Data DF to train model
df = pd.DataFrame(
[['SGOHC', '
浏览 2提问于2020-11-27得票数 3
回答已采纳
我想对用户进行聚类。我得到了TypeError: float()参数必须是字符串或数字，而不是'Timestamp‘。df类似于FataFrame id | date | country | code
1 2015-10-16T12:00:30 Japan A
3 2017-08-20T15:50:44 America B
4 2016-22-56T11:32:01 China E csv是 1,201
浏览 19提问于2019-12-12得票数 0
我试着安装一个我用管道组装的模型：
from sklearn import cross_validation
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.grid_search import GridSearchCV
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
cross_validation_object = cross_validation.StratifiedKFold(Y,
浏览 3提问于2014-08-11得票数 2
回答已采纳
我读到sklearn中的内置集成方法使用决策树作为基本分类器。是否可以使用自定义分类器来代替？
浏览 3提问于2012-05-09得票数 7
回答已采纳
我使用一个sklearn.pipeline.Pipeline对象来进行集群。
pipe = sklearn.pipeline.Pipeline([('transformer1': transformer1),
('transformer2': transformer2),
('clusterer': clusterer)])
然后我用剪影评分来评估结果。
sil = preprocessing.silhouett
浏览 3提问于2017-08-11得票数 10
我正在构建一个Sagemaker批处理推理管道，对使用sagemaker.sklearn.processing.SKLearnProcessor和sagemaker.sklearn.estimator.SKLearn处理特性的选项(在推断之前)感到困惑--我对这两个选项的理解是：
aws中有一些文档使用sagemaker.sklearn.estimator.SKLearn进行批处理转换来处理数据。使用该类及其.create_model()方法的优点是，我可以将创建的模型(在推断之前处理特性)合并到部署在端点上的sagemaker.pipeline.PipelineModel中。因此，当推理请求
浏览 13提问于2022-09-25得票数 -1
回答已采纳
有谁能解释一下sklearn.pipeline.make_pipline和imblearn.pipeline.make_pipline的区别吗？
浏览 0提问于2019-08-21得票数 6
回答已采纳
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。
下面的教程是：
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.feature_extraction.text import CountVectorizer, TfidfTransformer
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
from sklearn.pipeline import Pipeline
traindf, testdf = train_test_split(nlp_df, stratify=
浏览 0提问于2018-08-09得票数 2
回答已采纳
我试图链接网格搜索和递归功能消除在一个管道使用scikit学习。
带有“裸”分类器的GridSearchCV和RFE工作得很好：
from sklearn.datasets import make_friedman1
from sklearn import feature_selection
from sklearn.grid_search import GridSearchCV
from sklearn.svm import SVR
X, y = make_friedman1(n_samples=50, n_features=10, random_state=0)
est = SVR(k
浏览 0提问于2016-04-17得票数 17
回答已采纳
我用Python为Tweets编写了一个分类器，然后在磁盘上以.pkl格式保存它，这样我就可以一次又一次地运行它，而不需要每次训练它。这是代码：
import pandas
import re
from sklearn.feature_extraction import FeatureHasher
from sklearn.feature_selection import SelectKBest
from sklearn.feature_selection import chi2
from sklearn import cross_validation
from sklearn.exte
浏览 5提问于2015-10-07得票数 3
我正在使用SKLearn和SKLearn2PMML构建SKLearn PMML。我有一些数字的，一些特殊的和日期时间的列，我从它在管道中创建新的特性。当我试图训练模型时，它会失败，因为默认情况下，原始的分类特性也会传递给最终的类。是否有任何方法通过指定功能名称来限制这些特性？
浏览 0提问于2020-07-15得票数 2
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