可以在构建期间通过在DataFrame构造函数中指定dtype="category"来完成此操作： In [17]: df = pd.DataFrame({"A": list("abca"), "B":...如果你已经有了codes和categories，你可以使用from_codes()构造函数，在正常构造模式下保存因子化步骤： In [37]: splitter = np.random.choice([...例如pandas.read_csv()，pandas.DataFrame.astype()，或者在Series构造函数中。...这可以在构造过程中通过在DataFrame构造函数中指定dtype="category"来完成： In [17]: df = pd.DataFrame({"A": list("abca"), "B":...可以在构建期间通过在DataFrame构造函数中指定dtype="category"来执行此操作： In [17]: df = pd.DataFrame({"A": list("abca"), "B":
解决 "xgboost\core.py", ValueError: feature_names may not contain [, ] or <在使用xgboost进行特征工程时，有时会遇到类似下面的错误提示...not contain [, ] or <')ValueError: feature_names may not contain [, ] or <这是因为xgboost在设置特征名称时，要求特征名称不能包含方括号...接下来，我们使用pd.DataFrame创建了一个示例数据集，其中包含了特征数据和目标数据。...解决过拟合问题：XGBoost使用正则化方法和剪枝策略，可以有效地防止模型过拟合。处理缺失值：XGBoost可以自动处理缺失值，无需对缺失值进行额外的处理。...支持多种损失函数：XGBoost支持多种常见的损失函数，如分类问题中的逻辑回归损失函数和回归问题中的平方损失函数。
标签：pandas，Python 有时候，我们可能想要截取一个数据框架来删除多余的数据，这可以通过调用truncate()方法来实现。...before=2表示删除索引值在2之前的行，即0和1 after=6表示删除索引值在6之后的行，即7、8和9 截取pandas中带有时间序列数据的数据框架 由于truncate方法适用于索引，因此在时间序列数据上使用它非常方便...在下面的示例中，删除2022-04-25之后的所有数据行。...让我们尝试弄乱索引，然后再次应用truncate()，下面的代码将导致ValueError：truncate需要排序索引。...Truncate Vs. loc/iloc 查询函数loc和iloc的工作方式与truncate()类似，如下例所示： 然而，注意，我们可以在未排序的数据框架上使用loc/iloc，但truncate
稀疏主成分分析 ( SparsePCA 和 MiniBatchSparsePCA ) SparsePCA 是 PCA 的一个变体，目的是提取能最好地重建数据的稀疏组分集合。...单个样本的分割编码具有长度 2 * n_components ，并使用以下规则构造: 首先，计算长度为 n_components 的常规编码。...通用词典学习 词典学习( DictionaryLearning ) 是一个矩阵因式分解问题，相当于找到一个在拟合数据的稀疏编码中表现良好的（通常是过完备的（overcomplete））词典。...在使用这样一个过程来拟合词典之后，变换只是一个稀疏的编码步骤，与所有的词典学习对象共享相同的实现。(参见 带有预计算词典的稀疏编码)。...它通过 Fast ICA 算法在 scikit-learn 中实现。 ICA 通常不用于降低维度，而是用于分离叠加信号。 由于 ICA 模型不包括噪声项，因此要使模型正确，必须使用白化。
要使用的适当方法取决于您的函数是否希望在整个DataFrame或Series、按行或按列，或按元素进行操作。...但是，如果函数需要在链式调用中调用，请考虑使用 pipe() 方法。...但是，如果函数需要在链中调用，请考虑使用 `pipe()` 方法。...pipe 将把 DataFrame 路由到元组中指定的参数。 例如，我们可以使用 statsmodels 进行回归拟合。...对于探索性分析，你几乎不会注意到差异（因为reindex已经经过了大量优化），但是当 CPU 周期很重要时，偶尔在某些地方添加一些显式的reindex调用可能会产生影响。
以带时区的 datetime 为例，Numpy 未提供时区信息的 datetime 数据类型，pandas 则提供了两种表现形式： 一种是带 Timestamp 的 numpy.ndarray，提供了正确的...通过 axis 关键字，匹配 index 或 columns 即可调用这些函数。...，该函数同时执行向下取整除与模运算，返回两个与左侧类型相同的元组。...合并方法 上述 combine_first() 方法调用了更普适的 DataFrame.combine() 方法。...该方法提取另一个 DataFrame 及合并器函数，并将之与输入的 DataFrame 对齐，再传递与 Series 配对的合并器函数（比如，名称相同的列）。
其应用场景必须具备以下几个要素： 标签是one-hot向量； 损失函数是交叉熵损失函数 其作用对象是真实标签....计算loss时，用到的交叉熵损失函数如下： image.png 可以看出损失函数的计算只与预测值和真实值有关.所以此处真实值的形式和数值大小对损失函数的计算影响非常大。...image.png 之后在使用交叉熵函数来计算损失值： image.png 最终在训练网络时，最小化预测概率和标签真实概率的交叉熵，从而得到最优的预测概率分布。...在此过程中，为了达到最好的拟合效果，最优的预测概率分布为： image.png 也就是说，网络会驱使自身往正确标签和错误标签差值大的方向学习，在训练数据不足以表征所以的样本特征的情况下，这就会导致网络过拟合...这会导致模型对正确分类的情况奖励最大，错误分类惩罚最大。如果训练数据能覆盖所有情况，或者是完全正确，那么这种方式没有问题。但事实上，这不可能。所以这种方式可能会带来泛化能力差的问题，即过拟合。
使用的适当方法取决于您的函数是希望在整个 `DataFrame` 或 `Series` 上操作，是按行还是按列，还是逐元素操作。 1. 表格函数应用: `pipe()` 1....逐元素应用函数: `map()` ### 表格函数应用 `DataFrames` 和 `Series` 可以传入函数。但是，如果函数需要在链中调用，请考虑使用 `pipe()` 方法。...pipe 将 DataFrame 路由到元组中指定的参数。 例如，我们可以使用 statsmodels 拟合回归。他们的 API 首先期望一个公式，然后是第二个参数 data 的 DataFrame。...注意 在编写对性能敏感的代码时，有充分理由花一些时间成为重新索引的高手：许多操作在预对齐数据上更快。添加两个未对齐的 DataFrame 内部触发重新索引步骤。...在数据已经是正确类型但存储在object数组中的情况下，可以使用DataFrame.infer_objects()和Series.infer_objects()方法进行软转换为正确类型。
引言 pandas中的read_html()函数是将HTML的表格转换为DataFrame的一种快速方便的方法，这个函数对于快速合并来自不同网页上的表格非常有用。...在深入研究了Unicode这个坑之后，我决定使用normalize来清理这个值。 我还发现，在其他的一些表格的数据中也有多余的空格。于是编写了一个函数，对所有文本进行清理。...DataFrame上： df_GDP = df_GDP.applymap(clean_normalize_whitespace) 需要注意的是：applymap函数非常慢，所以在使用applymap时应该慎重...applymap函数是一个非常低效的pandas函数，不推荐你经常使用它。但在本例中，DataFrame很小，像这样的清理又很棘手，所以我认为这是一个有用的权衡。...解决此问题的方法有多种，在这里还是继续使用clean_normalize_whitespace()函数，将列转换为Series对象，并使用apply来调用这个函数。
很明显，这是一个确定性函数。也就是说，我们可以毫无差错地从一个量转换到另一个量。毕竟，两者之间的唯一区别是，概率必然在[0,1]，而SHAP可以是任何实数。...计算插值有两种基本的方法， 1、对一个完整的数据集去拟合一个函数； 2、对数据集的不同部分拟合出不同的函数，而函数之间的曲线平滑对接。...第二种方法又叫做仿样内插法，当数据拟合函数形式非常复杂时，这是一种非常强大的工具。...pl.show() 来看一则例子，先是用interpolate.interp1d 拟合一个逼近函数，然后用该函数去拟合xnew 这里kind有两种逼近的方法：linear / nearest 官方的一元线性插值参考...来看一下笔者改进之后的转化函数，参考笔者代码：util.py： from scipy.interpolate import interp1d #probas_cat = pd.Series(cat.predict_proba
本次给大家介绍关于数据拼接concat函数的几种常用技巧。 1.处理索引和轴 假设我们有2个关于考试成绩的数据集。...2.避免重复索引 我们知道了concat()函数会默认保留原dataframe的索引。那有些情况，我想保留原来的索引，并且我还想验证合并后的结果是否有重复的索引，该怎么办呢？...try: pd.concat([df1,df2], verify_integrity=True) except ValueError as e: print('ValueError',...但默认情况下，生成的DataFrame与第一个DataFrame具有相同的列排序。例如，在以下示例中，其顺序与df1相同。...for循环迭代中都会被调用一次，效率不高，推荐使用列表推导式的写法。
传入一个调用者不期望的值，即使值的类型是正确的 更多异常 异常名称 描述 BaseException 所有异常的基类 SystemExit 解释器请求退出 KeyboardInterrupt 用户中断执行...if age == AGE: print('you get it') break 如果错误发生的条约是不可预知的，则需要用到的try...except: 在错误发生之后进行处理...单元测试用来对一个模块、一个函数或者一个类来进行正确性检验的测试工作. 比如对函数abs(),我们可以编写以下几个测试用例: 输入正数，比如1、1.2/0。...如果单元测试通过，说明我们测试的这个函数能够正常工作。如果单元测试不通过，要么函数有bug，要么测试条件输入不正确，总之，需要修复使单元测试能够通过。 单元测试通过后有什么意义呢？...在将来修改的时候，可以极大程度地保证该模块行为仍然是正确的。 我们来编写一个Dict类，这个类的行为和dict一致，但是可以通过属性来访问，用起来就像下面这样：
这样一来，模型可以在训练集上拟合的很好，但由于其他错误标签位置的损失没有计算，导致预测的时候，预测错误的概率增大。为了解决这一问题，标签平滑的正则化方法便应运而生。...什么是标签平滑 标签平滑采用如下思路：在训练时即假设标签可能存在错误，避免“过分”相信训练样本的标签。当目标函数为交叉熵时，这一思想有非常简单的实现，称为标签平滑（ ）。...在训练样本中，我们并不能保证所有的样本标签都标注正确，如果某个样本的标注是错误的，那么在训练时，该样本就有可能对训练结果产生负面影响。...当我们采用交叉熵来描述损失函数时，对于每一个样本 ，损失函数为： 经过随机化之后，新的标签有 - 的概率与 相同，有 的概率不同（即 - ）。...，而不考虑其他标签位置的损失， 这就会出现一个问题，即不考虑其他错误标签位置的损失，这会使得模型过于关注增大预测正确标签的概率，而不关注减少预测错误标签的概率，最后导致的结果是模型在自己的训练集上拟合效果非常良好
file.show 打乱顺序 - data.show 在特征标签形成vector数组 训练集预测 都是正确的,完美预测!...将树的结构精简,就能够减轻过拟合现象,即决策树的剪枝 ◆ 决策树从叶节点开始递归地向根节点剪枝 ◆ 判断一个节点能否被减掉,只需比较修剪后与修剪前的损失函数值大小即可 ◆ 如果在修剪之后,损失函数值小于等于原先的损失函数值...这些阶段按顺序运行，输入DataFrame在通过每个阶段时进行转换。 对于Transformer阶段，在DataFrame上调用transform（）方法。...对于Estimator阶段，调用fit（）方法以生成Transformer（它成为PipelineModel或拟合管道的一部分），并在DataFrame上调用Transformer的transform（...底行表示流经管道的数据，其中柱面表示DataFrame。在原始DataFrame上调用Pipeline.fit（）方法，该原始DataFrame具有原始文本文档和标签。
此事件文件将包含调用以下函数之一时构造的事件协议缓冲区:add_summary()、add_session_log()、add_event()或add_graph()。...如果您将图传递给构造函数，它将被添加到事件文件中。(这相当于稍后调用add_graph())。TensorBoard将从文件中选择图形并以图形方式显示，这样您就可以交互式地查看您构建的图形。...writer, add the 'graph' to the event file.writer = tf.summary.FileWriter(, sess.graph)构造函数的其他参数控制对事件文件的异步写入...大多数用户在构造函数中传递一个图。参数:graph: 图形对象，如ses .graph。global_step: 号码。可选的全局步骤计数器，以记录与图形。...可以在close()之后调用，以便在同一目录中添加更多事件。事件将进入一个新的事件文件。如果EventFileWriter未关闭，则不执行任何操作。
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