我试图将行保存在包含缺失数据的数据集中。
当一次热编码一列(或多列)与学习。是否可以编写一条规则,然后if currentItem == null或if currentItem == 0将输出数组设置为所有0?
例如:
A A B -> [[1, 0], [1, 0], [0,1]]
B B A -> [[0, 1], [0, 1], [1,0]]
null B A -> [[0, 0], [0, 1], [1,0]]
单热编码:
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import Labe
我正在尝试建立两个神经网络进行分类。一个用于二进制,另一个用于多类分类。我试图使用torch.nn.CrossEntropyLoss()作为损失函数,但是我尝试训练我的第一个神经网络,我得到以下错误:
multi-target not supported at /opt/conda/conda-bld/pytorch_1565272271120/work/aten/src/THNN/generic/ClassNLLCriterion.c:22
从我的分析中,我发现我的数据集有两个导致错误的问题。
我的数据集是一个热编码的。我使用了一个热编码来预处理我的数据集。第一个目标Y_binary变量
我试着用scikit学习logistic回归对多类数据进行分类。我用一个热编码器对类进行编码。但是,当我尝试相同的,我得到了糟糕的输入形状错误。在sklearn回归中是否可以使用一个热编码值?
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
onehot_encoder = OneHotE
我需要在我的熊猫数据框架上对分类变量进行一个热编码。
我的数据集非常大,超过2000年的产品is 是一个热编码。
我试过pd.get_dummies,它总是崩溃。
我也尝试了科学工具包-学习的OneHotEncoder,也崩溃了!(它可以很好地处理较小的dataframe子集)
还有什么其他方法吗?对于非常大的数据集来说,对一个热门的分类变量进行编码的最有效的方法是什么?
我的数据框架:
Month User ProductID
1 A ProdA
3 A ProdB
11 A ProdC
12 A
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
我正在使用sklearn Random Forrest来训练我的模型。使用与模型相同的输入特性,我首先尝试使用label_binarize传递目标标签,以创建目标标签的热编码,然后尝试使用label_encoder对目标标签进行编码。在这两种情况下,我得到了不同的准确率分数。有没有发生这种情况的具体原因,因为我只是使用了一种不同的方法来编码标签,而不更改任何输入特征。