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1
回答
OHE
扩容
后
从
ColumnTransformer
获取
功能
名称
、
如何
从
获取
功能
名称
列表 ct =
ColumnTransformer
([ ("onehot", OneHotEncoder(sparse=False, handle_unknown='ignore
浏览 12
提问于2021-11-19
得票数 0
1
回答
功能
选择的
名称
、
、
、
我想知道我的RF模型中的
功能
名称
。
从
周围的其他答案(answer1,answer2)来看,我必须在我的管道中声明一些东西。但我对声明什么感到困惑,因为两个答案都涉及PCA,而不是RF。 这是我到目前为止所拥有的。import preprocessingfrom sklearn.compose import
ColumnTransformer
ignore',sparse=False))
浏览 16
提问于2020-04-14
得票数 1
回答已采纳
2
回答
我怎样才能排除特定的列
从
柱变压器/管道滑雪?
、
、
、
我正在尝试用sklearn管道和
ColumnTransformer
构建一个数据预处理管道。预处理步骤包括并行输入值和将(幂变换、缩放或
OHE
)转换为特定列。但是,在对预处理结果做了一些分析之后,我决定
从
最终结果中排除一些列。我的目标是有一个管道,
从
原始数据开始,输入和转换值,排除预选的列,并触发模型拟合为一体。所以要明确的是,我不想在管道安装/转换
后
掉下柱子。相反,我希望删除列的过程是列转换的一部分。
从
模型中移除数值列很容易(简单地不添加它们),但是我如何排除由
OHE
浏览 9
提问于2022-09-12
得票数 2
3
回答
将CountVectorizer与管道和
ColumnTransformer
结合使用,得到AttributeError:'numpy.ndarray‘对象没有属性'lower’
、
、
、
、
我正在尝试将CountVectorizer()与Pipeline和
ColumnTransformer
结合使用。因为CountVectorizer()生成稀疏矩阵,所以我使用FunctionTransformer来确保
ColumnTransformer
在组合结果矩阵时能够正确地生成hstack。', OneHotEncoder(handle_unknown='ignore', sparse=False))])
浏览 17
提问于2022-04-09
得票数 1
回答已采纳
2
回答
一种不存在测试值的热编码序列
、
、
df_scaled = pd.DataFrame(ct.fit_transform(data2))以将结果存储在Dataframe中,创建的dataframe df_scaled也没有标头,特别是当头在预处理
后
更改时
浏览 1
提问于2019-09-15
得票数 11
回答已采纳
1
回答
如何将多个转换应用到带有
ColumnTransformer
的同一列中?
、
、
into one pipeline with
columntransformer
[ (但是,
ColumnTransformer
为每个步骤创建新的列,转换的
名称
以前面为前缀。但是,我有一些特性,我在管道的不同步骤上执行多个转换--这意味着在我的特性发生了一个转换之后,我希望只有在第一个转换之后才会发生另一个转换(例如,将缺失的值->
获取
类别代码)。目前,我的管道将缺失的值计算出来,然后引用原始特性(而不是已估
浏览 1
提问于2021-11-22
得票数 0
10
回答
OneHotEncoder categorical_features不推荐,如何转换特定的列
、
、
、
我需要将独立字段
从
字符串转换为算术符号。我正在使用OneHotEncoder进行转换。
浏览 0
提问于2019-01-24
得票数 24
回答已采纳
4
回答
单热编码的范畴变量和尺度连续变量同时进行
、
我很困惑,因为如果您首先执行OneHotEncoder,然后执行StandardScaler,这将是一个问题,因为标量器还将缩放以前由OneHotEncoder转换的列。有没有一种方法可以同时执行编码和缩放,然后将结果连在一起?
浏览 7
提问于2017-05-05
得票数 25
回答已采纳
4
回答
scikit学习:如何使用流水线组合LabelEncoder和OneHotEncoder?
、
、
在为机器学习分类任务预处理标签时,我需要对
获取
字符串值的标签进行热编码。我已经用一个自定义类手工完成了这项工作: class LabelOneHotEncoder(): self.
ohe
= OneHotEncodersklearn API中使用sklearn.pipeline来实现这一点,但是当使用: LabelOneHotEncoder = Pipeline( [ ("le",LabelEncoder), ("
ohe
", OneHot
浏览 86
提问于2018-02-22
得票数 11
回答已采纳
1
回答
一次编码时特征名的丢失
、
、
用一次编码建立管道,在拟合和转换到训练/测试集并转换为数据帧时,会产生没有
名称
的特性。有任何方法来
获取
每个编码
功能
的
名称
吗?('onehot', OneHotEncoder(handle_unknown='ignore'))preprocessor =
ColumnTransformer
浏览 4
提问于2019-11-27
得票数 1
回答已采纳
1
回答
我应该在
扩容
之外创建数据库更新
功能
吗?
、
、
我有一个应用程序,它使用lambda函数
从
dynamodb
获取
数据。我希望用另一个lambda函数定期更新数据库,该函数向外部api请求
获取
数据。谢谢
浏览 2
提问于2021-01-29
得票数 0
回答已采纳
1
回答
怎么样在后端使用node,操作cso服务啊?
、
、
、
在做前后端分离的项目,想要做一个后端能操作cos的
功能
浏览 187
提问于2021-04-16
4
回答
如何在rdlc中切换(展开/折叠)组数据
、
、
、
、
在我的rdlc报告中,我想显示我的组数据,就像这个例子--当我单击(+)符号时,
名称
下的组数据将展开,而当我单击(-)符号时,
名称
下的组数据将折叠。
浏览 131
提问于2017-01-28
得票数 15
9
回答
如何使用sklearn Column Transformer?
、
但是我得到了警告,像'categorical_features‘关键字被弃用了,“使用OneHotEncoder
ColumnTransformer
代替”。那么我如何使用
ColumnTransformer
来达到同样的效果呢?50 83000) x = preprocess.fit
浏览 54
提问于2019-01-12
得票数 25
1
回答
没有这样的表:(代码: 0)模式更改
后
的错误Amplify.DataStore.save
、
、
在很好地保存和检索DataStore中的用户数据之前,我将模式
名称
从
用户更改为用户。现在,当将用户数据保存到DataStore时,将面临此错误:架构更改
后
,我运行:然后我清理建筑。删除
扩容
文件夹Amplify pull and Amplify codegen models. 但仍然面临着这个问题。如有任何帮助或建议,将不胜感激。
浏览 11
提问于2022-02-15
得票数 0
1
回答
使用StandarScaler和One-Hot
获取
ColumnTransformer
的特征
名称
、
、
我在StandardScaler和OneHotEncoder中使用一个简单的
ColumnTransformer
,如下所示:cat_features = ['cat_feat_1', 'cat_feat_3'] ct =
ColumnTransformer
浏览 15
提问于2021-05-16
得票数 1
回答已采纳
2
回答
如果我们使用管道,我如何获得树解释器的树贡献?
、
、
、
获取
此错误: from sklearn.compose import
ColumnTransformer
RandomForestRegressor import matplotlib.pypl
浏览 2
提问于2020-11-27
得票数 3
回答已采纳
1
回答
如何
从
滑雪板管道变压器中提取特征名?
、
、
ElasticNet(**model_params) pipeline.steps产量:
ColumnTransformer
(transformers=[('pipeline', Pipeline(steps=[, normalize=False, selection='random&
浏览 15
提问于2022-04-11
得票数 2
回答已采纳
3
回答
如何向AWS
扩容
速递服务器添加附加端点?
、
、
、
、
我已经生成了一个REST特快服务器。// using serverless express console.log('body: ', req.body)}); app.get('/myendpoint', function(req, res) { res.json({success: 'get call to m
浏览 5
提问于2020-02-19
得票数 2
回答已采纳
7
回答
关于分类特性的OneHotEncoder问题
、
、
我想在我的数据集中的10个特性中编码3个分类特性。我使用来自preprocessing的来完成以下操作:cat_features = ['color', 'director_name', 'actor_2_name']enc.fit(dataset.values) array = np.ar
浏览 0
提问于2017-04-24
得票数 34
回答已采纳
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