我有一个包含14个特征的数据集,其中很少有如下所示,其中性别和婚姻状况是分类变量。
height,sex,maritalStatus,age,edu,homeType
SEX
1. Male
2. Female
MARITAL STATUS
1. Married
2. Living together, not married
3. Divorced or separated
4. Widowed
5. Single, never married
现在,我正在使用R的
有几篇关于如何将分类数据编码到Sklearn决策树的文章,但是从Sklearn文档中,我们得到了以下内容
决策树的一些优点是:
(...)
能够处理数字和分类数据。其他技术通常专门用于分析只有一种类型变量的数据集。有关更多信息,请参见算法。
但是运行以下脚本
import pandas as pd
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
data = pd.DataFrame()
data['A'] = ['a','a','b','a']
data
我有一个多变量的数据框架,并希望将内部的分类数据转换为虚拟变量,我使用了model.matrix,但它并不完全工作。请参阅下面的例子:
age = c(1:15) #numeric
sex = c(rep(0,7),rep(1,8)); sex = as.factor(sex) #factor
bloodtype = c(rep('A',2),rep('B',8),rep('O',1),re
我正在尝试使用glmnet创建一个模型(目前使用cv来查找lambda值),并且得到了一个错误NA/NaN/Inf in foreign function call (arg 5)。我认为这与数据集中的NA值有关,因为当我用NAs删除所有数据点时,命令将成功运行。
我的印象是,glmnet可以处理NA值。我不知道错误是从哪里来的:
> res <- cv.glmnet(features.mat, as.factor(tmp[,"outcome"]), family="binomial")
Error in lognet(x, is.sparse, i
这是一个非常普遍的问题,因为我仍然处于机器学习的学习阶段。我有一些关于有问题的仪表的实用数据。即使这些数据是“时间序列”,我也相信我可以对数据进行多类分类(查看3个标签),但在我沿着这条道路前进之前,我想听听一些意见。
我一直在做一些功能工程来派生其他数据点,以帮助分类过程(下面的例子是列"Error1“和"Error2")。
仪表分为两类,一类是估计问题="1",另一类是非估计问题="0“。
我的数据集大致如下(我有几个其他错误特性):
Estimated Meter ID Date Days
我有一个数据集,其中大部分包含我试图格式化的分类变量(因子)。数据集当前的格式如下:
Obs X1 X2 X3 X4 ... X50
1 A B C D
2 B A D E
3 B C D A
然而,X1和X2的A应该表示相同的意思,即X1和X2可以被认为是首先检测到的因素。我的想法是使用虚拟对象来制定数据集;
Obs A B C D ...
1 1 1 1 1 ...
2 1 1 0 1 ...
3 1 1 1 1 ...
我尝试的解决方案是:将所有分类变量分离到data.frame d
假设我们有一个二进制分类问题,我们在数据集上构建了一个决策树。
假设我们有5个特征,那么决策树将在第一步中选择最优的特征,并在这个特征上选择最佳的阈值来分割数据集,然后继续使树更深。best的定义是分类误差最小的。
我的问题是:既然决策树在每一步都会选择最佳的特征来分割,那么为什么随机森林(也就是许多决策树)是对决策树的改进?一个决策树不就足够了吗?
更新
我的意思是:如果你有一个decision tree classifier和一个参数相同的random forest classifier (max_depth,number of children等),那么decision tree cla
我有一个包含1000个观察值和76个变量的数据集,其中大约20个是分类的。我想在整个数据集上使用套索。我知道通过lars或glmnet,使用因子变量在LASSO中是行不通的,但是变量太多了,有太多不同的无序值可以用数字合理地重新编码。
套索可以在这种情况下使用吗?我该怎么做呢?创建预测器矩阵会产生这样的响应:
hdy<-as.numeric(housingData2[,75])
hdx<-as.matrix(housingData2[,-75])
model.lasso <- lars(hdx, hdy)
Error in one %*% x : requires numer