我是刚接触scikit learn的人,我刚看过文档和一些其他的stackoverflow帖子来构建一个决策树。我有一个具有16个属性和1个目标标签的CSV数据集。我应该如何将其传递到决策树分类器?我当前的代码如下所示:
import pandas
import sklearn
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn import tree
data = pandas.read_csv("yelp_atlanta_data_labelled.csv", sep='
我有一个作业数据集,其中有“标题”、“描述”、“城市”等列和“最佳工作”栏。数据集的输出是“最佳工作”,其中我有两个输出(是,不)是意味着工作是兼职,而不是,平均工作是全职的。我想训练任何机器学习模式。首先,我想培训的模式X或功能列将是标题,描述等,标签将是“最好的工作”。但我不知道如何在string列上训练Model。请帮我这个忙。
import numpy as np
import pandas as pd
import os, sys
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from xgboost import XGBClassif
我有一段代码,它是我的数据的预处理文件。一切都是正常的,直到我必须将经过预处理的数据输入到一个fit函数中,该函数接受pandas、数据帧和数组。如何将此训练数据转换为供馈送的数据帧?在pipeline.fit()函数中,数据类型是列转换器,而不是pandas df。 代码: import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import StandardScaler, OneHotEncoder
from sklearn.impute import SimpleImputer
from sklearn.com
我理解如何将标记数据编码成数字数据,使用几种技术中的任何一种,包括一种热编码、标签编码、顺序编码等。我想知道如何将数字数据转换回标记数据。下面是一个简单的例子。
import pandas as pd
import numpy as np
# Load Library
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import make_moons
from sklearn.metrics import accuracy_score
from skle
我有以下数据
# Import pandas library
import pandas as pd
import numpy as np
# initialize list elements
data = ['george',
'instagram',
'nick',
'basketball',
'tennis']
# Create the pandas DataFrame with column name is provided expli
Pandas会正确地将csv中包含的字段多于标题的行错出,但是它会将NaN添加到包含较少字段的行中,即使没有尾随的,指示空字段。 我的csv: id,name,pin,city
1,abc,123,SJ
2,xyz,789
3,pqr,456,AL
4,qwe,345, 当我试着通过pandas阅读这篇文章时: >>> import pandas
>>> a = pandas.read_csv('test.csv', error_bad_lines=False)
>>> a
id name pin city
0
当我使用pyhive库和pandas.read_sql读取impala数据时,我得到了一个错误的UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xe2 in position 3071: unexpected end of data 出现此错误的原因可能是那里的数据可能已损坏。 如何将其更改为不同的编码,以便能够获取数据帧中的数据?
XGBoost是新手,所以请原谅我。我训练了一个波士顿住房数据集的模型,并在当地保存了它。现在,我想加载模型,并使用类似于结构的新数据集来预测它们的标签。我将如何在Python3.6中这样做呢?到目前为止,我的训练步骤是这样的:
更新了以尝试泡菜而不是
更新2:添加错误原因,预处理.
更新3:关于答案,请参阅下面的注释
print('Splitting the features and label columns...')
X, y = data.iloc[:,:-1],data.iloc[:,-1]
print('Converting dat
我正在使用pandas加载由excel创建的csv文件,进行一些分析,然后将结果保存到csv文件。我注意到pandas的to_csv和from_csv方法似乎不能处理特殊字符,例如\r,但也不会引发任何错误。
In [7]: import pandas as pd
In [8]: data = {
'A': ['one', 'two', 'three'],
'B': ['four', 'five', 'six']
}
In [9]: