我对sklearn和pandas非常陌生，想知道如何处理非int值。我曾经做过这样的例子，数据只是整型的，它起作用了，但现在我正在处理字符串，它不起作用，我试着输入，但它没有帮助。数据位于csv中，如下所示： |value| type||b | g||d | g||f| g| 值是目标，但是我不知道
浏览 34提问于2021-10-20得票数 0
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我有一个函数可以接受Iterable[int]，但我不希望字典被接受。我有另一种方法来处理它。如何在类型提示中指出这一点？def unpack(iterable_to_unpack : Iterable[int]):从可迭代的来看，似乎是这样的。
能够一次返回其成员的对象。可迭代的示例包括所
浏览 2提问于2019-03-04得票数 0
由于FLOAT64占用更多内存，这是标记矩阵的默认数据类型，因此我希望它在INT8中，从而节省空间。这就是我说的方法，Return: numpy array of shape (len(texts), num_words).
浏览 1提问于2018-03-13得票数 2
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我正在尝试创建一个类，将其用作其他对象中的字段，这些字段可以保存临时未保存的值，直到调用对象上的SaveChanges方法为止，这样我就可以将该值传递给存储的proc，它将用新值更新任何非空字段，并将字段保留为，如int、bool等，这些类型在db.值类型(如int？等)中具有非空约束，这些类型允许在db.引用类型</e
浏览 2提问于2010-10-11得票数 0
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我试图在Python中实现朴素的Bayes分类器。我的属性有不同的数据类型:字符串、Int、浮点数、布尔值、序号。我可以使用高斯朴素贝叶斯分类器(Sklearn.naivebayes : package)，但我不知道如何处理不同的数据类型。分类器引发错误，声明不能处理除Int或float以外的其他数据类
浏览 4提问于2015-06-19得票数 1
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我希望分析异构数据的形式：pandas.DataFrame中包含的观察/变量如下：0 25 Bob True 1.2
具有混合类型列的DataFrame (例如str/object、int64、float32)会产生一个最宽类型的ndarray，该类型可以容纳这些混合类型(例如，对象)。问题
浏览 1提问于2018-09-08得票数 0
.);我希望它能够与不同的lambda()一起工作，同时能够处理其他类型(意为非lambda、非函数，如、和.)编辑:我知道没有捕获的lambda可以转换成一个函数指针，但是如何在模板中没有std::decay的情况下推断它呢？因为我仍然想作为引用来处理其他类型
EDIT2:我用std::variant收到了一些答案，我在想，除了lambda，参数类型应该是
浏览 0提问于2020-08-03得票数 7
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在滑雪板中是否支持直接使用熊猫的分类数据类型来拟合模型？据我所见，sklearn不支持这种数据类型，这是不幸的，因为分类数据类型既编码分类数据，又包含数据的映射方案。此外，分类编码纯粹是一个数据处理/处理问题，因此由Pandas来处理似乎更自然。我意识到在Pandas和<
浏览 3提问于2015-06-15得票数 16
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下面的代码使用不同的建模技术在虹膜数据上运行并拟合模型。如何在此过程中添加第二步，以便演示使用缩放数据和非缩放数据之间的改进？我不需要在循环之外运行比例转换，我只是在将数据类型从熊猫数据转换到np数组并再次返回时遇到了很多问题。from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import trai
浏览 0提问于2018-06-06得票数 1
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多数据类型聚类
、、、、
我有包含文本、分类和数字列的数据，并且希望找到一种能够处理所有这三种数据类型的聚类算法。📷我正在尝试在python中实现这一点。
浏览 0提问于2020-05-11得票数 -1
非英语文本(如印地语或汉语)如何在sql数据库内部存储？哪个是存储它们的最佳数据类型？
浏览 1提问于2014-07-24得票数 0
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我正在使用滑雪板作为机器学习的目的。如果我发现正确的话，python中的float类型可以双精度工作。滑雪板在内部是否具有相同的精度？我将数据传递给清单/满是浮点数的numpy数组(这是否相关？)。
浏览 3提问于2017-01-24得票数 0
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我一直在寻找一种健壮的方法来比较我的对象，我偶然发现了ObjectUtils，并立即怀疑它是否能够有效地比较它，因为我不知道它是如何在内部工作的，apache org网站上关于这方面的文档也很少。编辑：
当我说比较时，我真正需要比较的是MYOBJ的等价性，其中MYOBJ是我定义的一个自定义对象，其中有各种变量(所有这些变量都是原始数据类型，如int，long，float String，如果它们不为空
浏览 2提问于2011-06-24得票数 0
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我一直在使用NTLK分类器来训练数据集和对单个记录进行分类。在Scikit分类器中，对于训练数据集，使用的函数是，classifier = RandomForestClassifier()在scikit学习分类器中对单个记录进行分类的功能是什么？也就是说，有没有类似这样的class
浏览 0提问于2018-03-15得票数 1
我正在使用Auto-Sklearn，并且有一个包含42个严重不平衡的类的数据集。处理这种不平衡的最好方法是什么？据我所知，在机器学习中存在两种处理不平衡数据的方法。要么使用重采样机制，如过采样或欠采样(或两者的组合)，要么在算法级别上通过选择需要深入了解Auto-Sklearn中使用的算法的归纳偏差来解决它。我不太确定如何<em
浏览 2提问于2020-02-21得票数 2
我当时正在谷歌学院学习MPL回归器，并运行了源代码：import numpy as npfrom sklearn.preprocessing import StandardScaler
data我从fit(data)改为fit_transform(data)，但同样的错误仍然坚持。但是出现了不同的错误：ValueErro
浏览 2提问于2021-02-13得票数 2
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/* non-template add function */ cout << "adding"<< endl;template <typename T> return a+b;int<
浏览 1提问于2022-07-24得票数 0
给定相当大的数据帧，我希望通过使用sklearn预处理模块对输入进行标准化来对输入进行预处理。但是，会出现以下错误：如何从我的pandas DataFrame中删除任何包含非浮点型/整型值的行？这是我拥有的数据帧类型。06, 4 96]], columns=['A', &#
浏览 15提问于2021-03-16得票数 1
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我正在建立一个神经网络，目的是对未来的新数据进行预测。首先利用sklearn.preprocessing对训练数据进行预处理，然后对模型进行训练，然后进行预测，然后关闭程序。将来，当新数据出现时，我必须使用相同的预处理尺度来转换新数据，然后再将其放入模型中。目前，我必须加载所有的旧数据，适合预处理，然后转换新的数据与这些预处理程
浏览 9提问于2017-03-16得票数 3
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因此，OneHotEncoder似乎不能使用np.int64数据类型(只有np.int32)！“a = np.array([[56748,8511896,51001984],[18643548,28614357,56748],[8511896,51001984,40084357]])
b = pd.DataFrame(a, dtype=
浏览 2提问于2017-11-30得票数 2
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