我想在训练模型之前对数据进行预处理。我已经尝试了下面给出的代码。import numpy as npimport pandas as pd
y=[]y = dataset.iloc[:,8]
from sklearn.preproc
浏览 37提问于2019-07-26得票数 0
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是Bluemix有问题吗？脚本：from sklearn import preprocessingfrom sklearn.metrics import roc_auc_score
我的
浏览 2提问于2016-03-31得票数 1
我是ML的新手，我正在学习如何使用Imputer来填充数据集中丢失的数据。这是我遇到的几行代码imputer = Imputer(missing_values = 'NaN', strategy= 'mean', axis
浏览 0提问于2020-04-16得票数 -1
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在学习过程中，我的任何一个特征都没有'0‘值，所以我成功地建立了支持向量机模型。在这些样本点中，并不是所有的特性都是无效的，但是有些特性是无效的。如有任何建议，敬请见谅。
浏览 3提问于2015-06-30得票数 1
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我的代码不起作用，我从机器学习A-Z™：&R的数据科学教程中逐字抄袭。我正在使用Python3.7，我已经在我的环境中安装了scikit-learn包。它不起作用，我试着寻找一个有滑雪板的包，尽管它似乎找不到任何东西。它给了我这个错误。
我正在通过Anaconda运行我的环境。ImportError: cannot import name 'Imputer' from &
浏览 11提问于2019-12-18得票数 5
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我正在做一个Kaggle竞赛，这需要计算一些缺失的数据。我已经安装了所有相关依赖项的最新Anaconda(4.5.4) (即scikit-learn (0.19.1))。当我试图导入模块时，我会得到以下错误：
我已经尝试导入不同的滑雪板模块，没有任何问题。
浏览 1提问于2018-06-13得票数 12
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我知道这个问题以前已经问过很多次了，但是我真的是一个学习python和机器的新手，在尝试了很多次之后，我终于在这里发布了。如果可能的话，请原谅我这样的问题。薪资数据丢失了，我试图用吝啬的方法填充这些数据，并执行如下操作import pandas as pd
datasetsklearn.preprocessing import
浏览 5提问于2018-01-07得票数 1
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大家好，我正在学习机器，一开始代码运行良好，但是第二天，当我再次执行代码时，它开始警告我如何处理数据集中丢失的数据，我不知道问题出在哪里，但是有谁知道解决方案？源代码：
y = dat
浏览 2提问于2019-01-09得票数 3
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from sklearn.preprocessing import Imputerimputer = imputer.fit(X[:, 1:3])
X[:, 1:3]=imputer.transform(X[:, 1:3]) 你能告诉我上面的代码是
浏览 86提问于2017-05-30得票数 7
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我正在使用蟒蛇导航器。我的数据集包含空字段。我试图删除它仍然有错误："ValueError:输入包含NaN，无穷大或一个对于dtype(‘float32’)来说太大的值。“from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
import
浏览 0提问于2018-12-29得票数 1
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我正在编写一个非常基本的程序来预测数据集中丢失的值，它使用scikit-learn的Imputer类。我创建了一个NumPy数组，创建了一个带有策略=‘mean’的Imputer对象，并在NumPy数组上执行了fit_transform()。当我在执行fit_transform()之后打印数组时，“Nan‘s残留物”，我无法得到任何预测。
我在这里做错什么了？我该如何预测丢失的值？impor
浏览 4提问于2014-07-29得票数 18
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我正在尝试创建一个管道来帮助我处理一些数据:输入平均值，缩放数据，然后拟合回归。Traceback (most recent call last):
def modelBuild(df): scl =
浏览 6提问于2017-08-01得票数 2
我尝试过这样做，但无法让它对我的数据起作用：
我的数据由2 DataFrames组成。DataFrame_1.shape = (40,5000)和DataFrame_2.shape = (40,74).我试图进行某种类型的线性回归，但是DataFrame_2包含NaN丢失的数据值。我是在load_boston之后从sklearn.datasets的X,y = boston.data, boston.target =
浏览 3提问于2015-10-13得票数 15
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我的数据集有许多独立的列，其中一些列如下：--------------------------SpainOneHotEncoder实现了愿望转换from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
labelencoder_Xsklearn.preprocessing
浏览 0提问于2019-01-24得票数 24
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下面是我尝试执行的代码，它使用虚拟值对我的数据集的第一列的值进行编码。')y=DataSet.iloc[:,3].values
from sklearn.impute import SimpleImputerimputer=SimpleImputer(missing_values=py.nan,strategy='m
浏览 2提问于2020-06-29得票数 0
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我有一个332列的数据格式。我想要计算值，以便能够使用scikit-learn的决策树分类器。我的问题是，从imputer函数得到的结果数据的列只有330。from sklearn.preprocessing import Imputer
imp = Imputer(missing_values='NaN',
浏览 0提问于2016-08-11得票数 4
1回答
我有1000个观测数据集，其中x是独立的，y是相依的。当我试图拟合一个简单的回归模型时，我得到了以下错误：
x = dataset.iloc[:,:-1].values
y =
浏览 1提问于2019-06-13得票数 0
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我试图将缺失的值归为列中其他值的平均值；但是，我的代码没有任何效果。有人知道我做错了什么吗？谢谢!我的代码： imputer = Imputer(missing_values ='NaN', strategy= imput
浏览 0提问于2018-12-28得票数 2
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我试着用Imputer和scikit一起学习--为我的项目学习(开始学习机器学习)，而且我已经安装了scikit--学习(和其他典型的机器学习工具)，但是当我尝试输入Imputer时，它告诉我它不存在。我正在使用木星笔记本，并且已经尝试重新启动木星笔记本。from sklearn.preprocessing import Imputer<
浏览 4提问于2020-03-20得票数 0
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将熊猫字符串数据转换为数字决策树
、、、、
我正在尝试将几列字符串数据转换为数字，以输入分类模型。有一个修改列的示例数据集是：data = [['tom', 10], ['nick', 15], ['juli', 14], ['nick', '12']]sklearn.preprocessing.LabelEncoder
我可以使用&#x
浏览 0提问于2019-09-10得票数 0
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