我有一个类名数组： classes = np.array(['A', 'B']) 我有一个数据数组(但这个数据只包含一个类的实例)： vals = np.array(['A', 'A', 'A'])vals = vals.reshape(len(vals), 1) 我想以vals数组的one-hot编码结束，这样它就说明了可能存在其他类的事实。我正在尝试使用sklearn
浏览 30提问于2020-04-16得票数 3
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我已经在anaconda提示符下更新了所有的库。但是找不到问题的解决方案。from sklearn.preprocessing import LabelEncoder, OneHotEncoderX[:,fit_transform(X[:, 1])onehotencoder</
浏览 3提问于2019-12-25得票数 12
最近，我开始学习python，为一个使用机器学习方法的研究项目开发一个预测模型。我使用OneHotEncoder对数据集中的所有分类变量进行编码。ohe = OneHotEncoder(handle_unknown='ignore')现在我想要创建一个带有来自OneHotEncoder的结果的数据格式运行以下代码行时：
浏览 3提问于2020-06-18得票数 0
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我是机器学习的新手，目前我正在通过玩我在Kaggle上找到的数据集来练习。目前，我正在尝试根据模型、里程和制造年份预测奥迪的价格，使用的是这集的轻巧修改版本(只使用型号、里程、价格和年份)。import pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltprice'],axis='columns')
y_
浏览 0提问于2020-09-23得票数 0
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我正在尝试通过对sklearn库中的一些分类数据进行热编码来预处理一些数据。但这引发了这个特殊的错误： ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous.我检查了文档https://scikit-learn.org/0.20/modules/generated/sklearn.preprocessing.OneHotEncoder
浏览 9提问于2020-03-19得票数 0
我有一个要使用OneHotEncoder编码的值的封闭列表。我的问题是，值的子集从一个输入更改到另一个输入，我希望编码是固定的。我看到OneHotEncoder有一个“类别”参数，但无法让它工作。我的密码在下面。有什么建议吗？ ValueError: DataFrame的真值是不明
浏览 5提问于2020-03-26得票数 1
每当我试图执行以下代码时，它都会显示ValueError: y包含以前看不见的标签：'some_label‘
X_test['Gender'] = le.transform(X_test['Gender
浏览 5提问于2022-06-24得票数 0
= OneHotEncoder(categorical_features=[0])TypeError: __init__() got an unexpected keyword argument 'categorical_features'labelencoder_X=LabelEncoder()
X[:,0] = labelencoder_X.fit_transform(X[:,0]) #Encod
浏览 0提问于2020-01-23得票数 1
两者之间的区别是什么？看起来两者都创建了新的列，它们的数量等于特征中唯一类别的数量。然后，根据数据点所在的类别，将0和1分配给数据点。
浏览 2提问于2018-05-23得票数 53
我的数据集有许多独立的列，其中一些列如下：--------------------------Spain实现了愿望转换from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
onehotencoder = OneHotEnco
浏览 0提问于2019-01-24得票数 24
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在sklearn 0.22中，categorical_features参数将被删除，因此以下代码将不再可执行：from sklearn.preprocessingimport OneHotEncoder
encoder = OneHotEncoder(categorical_features=[1], sparse=False)
print(encoder.fit_transform(
浏览 13提问于2019-11-14得票数 1
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我正在运行以下脚本：import matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn.preprocessing= dataset.iloc[:, 4].valueshandle_unknown='ignore')数据头看起来像：
浏览 0提问于2018-11-26得票数 5
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我正在尝试在虚拟机中运行下面的代码，以解决一个家庭作业练习问题。我收到了下面的错误消息，我试图找出这是我的代码或网站的问题。如果有人能指出这是不是我的代码中的错误，以及如何修复它，我将不胜感激。如果我的代码看起来没问题，那么我会让课程知道他们有一个bug。pd.read_csv('titanic_data.csv')X = X.select_dtypes(include=[o
浏览 12提问于2017-05-14得票数 2
我有一个包含所有分类列的dataframe，我使用来自oneHotEncoder的sklearn.preprocessing编码这些列。我的代码如下：from sklearn.pipeline import Pipeline
在OneHotEnc
浏览 0提问于2019-06-14得票数 8
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我有一个包含一列文本、一个category列和一个目标列的pd.DataFrame。我想在矢量化的文本上运行一个分类器模型，这很简单，但我想将类别包含到模型中。我想使用PipeLine，这样我就可以在GridSearchCV中测试不同的向量化器和参数。我无法使用文本和类别的Countvectorizer成功创建Pipeline。我只将OneHotEncoder用于category列。 我正在处理<e
浏览 20提问于2020-12-11得票数 1
我使用泰坦尼克号数据作为样本集，我遇到了一个用例，我想在训练阶段做一个热编码，然后应用我的模型。在此之后，我计划存储模型，这样我就可以加载模型，并将不可见的数据集score。该计划是有2个.py文件。在score.py中，我希望首先获取一个完整的未见数据集，从磁盘加载模型，然后对该数据进行评分以生成预测。问题是，在score.py中，在生成预测之前，我必须将未见的原始数据转换为one-hot encoded列。以下是train.py<
浏览 2提问于2019-09-25得票数 1
我建立了一个线性回归模型来预测一个产品的销售数字，在我的例子中，我有5个特性，其中4个是绝对的。MONTH REGION INTERVENANT CONFIG WEIGHT SALES_NBfrom sklearn.preprocessing import OneHotEncoderonehotencoder = OneHotEncoder(categorical
浏览 0提问于2018-11-02得票数 0
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我刚开始使用sklearn编码，我需要编码我的dtaset的3列，我只尝试编码一个列，但它给了我一个错误。_hstack(self，( Xs) 614 force_all_finite=False) -Xs中X> 615 ] 616，除了ValueError: 5帧ValueError:无法在处理上述异常时将字符串转换为浮动：“Viking”，另一个例外情况发生: /usr/local/lib&#x
浏览 2提问于2020-12-11得票数 4
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我想使用一个热编码为我的简单模型。然而，无论我如何设置它，它似乎都会触发一个错误。首先，即使我有1.0.2版本的sklearn，但热编码并不是将字符串转换为浮动。现在的问题是，因为我的培训数据中的值与测试数据中的值长度不同。训练只有两个价值，测试有三个。我该怎么解决这个问题？准确的误差是一个系列的真值含糊不清。另一种想法的错误是重塑数据。import lightg
浏览 4提问于2022-01-01得票数 1
来自sklearn.preprocessing的OneHotEncoder或来自kera.np_utils的to_categorical需要int输入。self.ohe.inverse_tranform( x)) return self.le.inverse_transform( x) 我相信一定有一种方法可以在sklearnAPI中使用sklearn
浏览 86提问于2018-02-22得票数 11
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