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当训练和测试的特征数量不同时,如何处理生产环境中的One-Hot Encoding?
在做某些实验时 我们通常在 70 上进行训练 在 33 上进行测试 但是 当您的模型投入生产时会发生什么 可能会发生以下情况 训练集 Ser Type Of Car 1 Hatchback 2 Sedan 3 Coupe 4 SUV 经过
python
machinelearning
featureselection
onehotencoding
将索引数组转换为 NumPy 中的 one-hot 编码数组
给定一个一维索引数组 a array 1 0 3 我想将其一次性编码为二维数组 b array 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 创建归零数组b有足够的列 即a max 1 然后 对于每一行i 设置a i 第 列 至1 gt
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NumPy
machinelearning
numpyndarray
onehotencoding
如何将 Pandas Dataframe 中的字符串转换为字符列表或数组?
我有一个名为的数据框data 其中一列包含字符串 我想从字符串中提取字符 因为我的目标是对它们进行一次性编码并使之可用于分类 包含字符串的列存储在预测因子如下 predictors pd DataFrame data columns Seq
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string
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list
onehotencoding
将数值和分类数据混合到具有密集层的 keras 序列模型中
我在 Pandas 数据框中有一个训练集 我将此数据框传递到model fit with df values 以下是有关 df 的一些信息 df values shape 981 5 df values 0 array 163 0 6 83
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Keras
neuralnetwork
keraslayer
onehotencoding
如何在训练/验证/测试中调整 pandas get_dummies?
我有 3 组数据 训练 验证和测试 当我运行时 training x pd get dummies training x columns a b c 它给了我一定数量的功能 但是当我在验证数据上运行它时 它给了我一个不同的数字和相同的测试数
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pandas
onehotencoding
如何对具有变化的值的数据帧进行一致的热编码?
我正在获取数据帧形式的内容流 每个批次在列中具有不同的值 例如 一批可能如下所示 day1 data state MS OK VA NJ NM city C B G Z F age 27 19 63 40 93 另一个像 day2 data
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pandas
scikitlearn
onehotencoding
ValueError:列的长度必须与键的长度相同
我运行下面的代码时遇到问题 数据是我的数据框 X 是列车数据的列列表 L 是具有数值的分类特征列表 我想对我的分类特征进行热编码 所以我这样做 但是会抛出 ValueError 列的长度必须与键相同 对于最后一行 经过长时间的研究我仍然不明
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pandas
dummyvariable
onehotencoding
Keras One Hot 编码内存管理 - 最好的出路
我知道这个问题已经以不同的方式得到了解答past https stackoverflow com questions 41058780 python one hot encoding for huge data 但我无法弄清楚并适合我的代码
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Keras
LSTM
Chatbot
onehotencoding
在 TensorFlow 中,函数“tf.one_hot”中的参数“axis”是什么
谁能帮忙解释一下什么axis is in TensorFlow s one hot功能 根据文档 https www tensorflow org api docs python tf one hot axis 要填充的轴 默认值 1 新的
ValueError:无法处理多标签指示器和二进制的混合
我将 Keras 与 scikit learn 包装器一起使用 特别是 我想使用 GridSearchCV 进行超参数优化 这是一个多类问题 即目标变量只能在一组 n 个类上选择一个标签 例如 目标变量可以是 Class1 Class2 C
使用 numpy 进行一次热编码[重复]
这个问题在这里已经有答案了 如果输入为零 我想创建一个如下所示的数组 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 如果输入是 5 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 对于上述内容我写道 np put np zeros 10 5 1 但它不起
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NumPy
onehotencoding
如何在预测数据上使用 Pandas get_dummies?
使用熊猫后get dummies在 3 个分类列上获得一个热编码数据框 我训练了 取得了一些成功 感知器模型 现在我想根据新的观察来预测结果 它不是热编码的 有什么办法可以记录get dummies列映射要重新使用吗 据我所知 目前没有自动
onehotencoding
如何做 pd.get_dummies 或其他方式?
实际上 我的问题是基于 是否有更快的方法根据条件更新数据框列值 https stackoverflow com questions 46678400 is there a faster way to update dataframe col
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pandas
scikitlearn
onehotencoding
Python:海量数据的 One-hot 编码
我在尝试编码时不断遇到内存问题字符串标签到one hot编码 大约有 500 万行和大约 10000 个不同的标签 我已尝试以下方法 但不断出现内存错误 from sklearn import preprocessing lb prepro
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onehotencoding
如何在sklearn中对分类特征进行编码?
我有一个包含 41 个特征 从 0 到 40 列 的数据集 其中 7 个是分类特征 该分类集分为两个子集 字符串类型的子集 列特征1 2 3 int 类型的子集 二进制形式 0 或 1 列特征 6 11 20 21 此外 列特征 1 2 和
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scikitlearn
categoricaldata
onehotencoding
dictvectorizer
keras 中的 One-hot 编码标签
我有一组来自 CSV 文件中标签列的整数 1 2 4 3 5 2 班级数量为5即范围1 to 6 我想使用下面的代码对它们进行一次性编码 y df iloc 10 values y tf keras utils to categorical
tensorflow
Keras
onehotencoding
我是否必须对训练数据集和测试数据集分别进行 one-hot 编码? [关闭]
Closed 这个问题需要多问focused help closed questions 目前不接受答案 我正在研究分类问题 并将数据分为训练集和测试集 我有几个分类列 大约 4 6 我正在考虑使用pd get dummies将我的分类值转
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onehotencoding
traintestsplit
Pandas One hot 编码:将不太常见的类别捆绑在一起
我正在对一个分类列进行一次热编码 该列有大约 18 种不同类型的值 我想仅为那些出现超过某个阈值 假设为 1 的值创建新列 并创建另一个名为other values如果值不是那些频繁值 则值为 1 我正在将 Pandas 与 Scikit
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pandas
scikitlearn
onehotencoding
使用 model.matrix 进行 One-hot 编码
model matrix 中有一些我不明白的东西 当我输入一个没有截距的二进制变量时 它返回两个级别 gt temp data lt data frame x sample c A B 1000 replace TRUE gt temp d
r
onehotencoding
将 one-hot 编码目标值映射到正确的标签名称
我有一个标签名称列表 我枚举并创建了一个字典 my list b airplane b automobile b bird b cat b deer b dog b frog b horse b ship b truck label dic
python3x
NumPy
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mapping
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