one-hot-encoding 相关问题

One-Hot Encoding是一种将分类变量编码为机器学习算法可以处理的数值数据的方法。

我不知道为什么我的One-Hot编码代码； “pd.get_dummies”返回布尔值而不是 0 1 的二进制文件 df = pd.get_dummies(df) 编写以下代码行后； df...

python pandas dataframe numpy one-hot-encoding

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我有 df 数据框，其中包含分类特征列“temp_of_extremities”、“peripheral_pulse”、“mucous_membrane”。我想对分类特征进行编码，如下所示：从 sklearn.preprocessing 导入

python dataframe one-hot-encoding

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sklearn 一种热编码。 ValueError：对于稀疏输出，所有列都应该是数字或可转换为数字

我是 sklearn 编码新手，我需要对 dtaset 的 3 列进行编码，我尝试仅对一列进行编码，但它向我发送了一个错误 *ValueError Traceback（最近的...

python-3.x pandas scikit-learn one-hot-encoding

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在 R 中高效解码多个热编码列

我有以下数据框： id = c(1,2,3) 其中_home = c(1, 0, NA) 其中_work = c(0, 1, NA) with_alone = c(0,0,0) with_parents = c(0,1,1) with_colleagues = c(1,1,0) 性别_男性 = c(1,0,1)

r dataframe dplyr data-manipulation one-hot-encoding

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转换多个热编码列并转换为长格式

我有一个相当复杂的数据框架结构： ID = c(1,2,3) 会话 = c("2023-11-14 19:01:39+01:00", "2023-11-14 20:01:39+01:00", "2023-11-14 21:01:39+ 01:00") P_affe...

r dataframe dplyr one-hot-encoding long-format-data

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在转换热编码列时制作数据帧长格式

我在 R 中有以下数据框： # 制作数据框会话 = c("2023-11-14 19:01:39+01:00", "2023-11-14 20:01:39+01:00", "2023-11-14 21:01:39+ 01:00") P_影响...

r dplyr data-science one-hot-encoding long-format-data

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如何在 R 中对多个分类变量进行一次热编码

我正在研究一个预测问题，我正在 R 中构建一棵决策树，我有几个分类变量，我想在我的训练和测试集中对它们进行一致的单热编码。我妈...

r one-hot-encoding

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AxisError：轴 1 超出维度 1 数组的范围（OneHotEncoded python）

我正在研究狗品种的分类模型，我正在尝试显示标签示例及其各自的热编码标签，但我收到一条错误消息，指出 AxisError: axis 1 is ou...

python image-processing computer-vision one-hot-encoding

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在 sklearn 一种热编码中删除列以避免虚拟变量陷阱的必要性

我针对线性回归问题测试了 sklearn One Hot Encoding，先删除和不先删除。它表明当没有删除列时 r_2 分数更好。来自 sklearn.preprocessing ...

machine-learning scikit-learn one-hot-encoding

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XGBoost 错误 - 当提供分类类型时，DMatrix 参数 `enable_categorical` 必须设置为 `True`

我有四个类别特征和第五个数字特征（Var5）。当我尝试以下代码时： cat_attribs = ['var1','var2','var3','var4'] full_pipeline = ColumnTransformer([('猫', OneHotEncoder(

python machine-learning scikit-learn xgboost one-hot-encoding

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将所需列中的分类数据更改为数值数据，以便可以对其应用线性回归

在此输入图像描述给定数据集上的某些列包含分类数据。我必须将数据更改为数字，以便我可以应用简单线性回归来预测...

python pandas data-science linear-regression one-hot-encoding

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序数编码或 One-Hot 编码

如果我们不确定分类特征的性质，例如它们是名义特征还是序数特征，我们应该使用哪种编码？序数编码还是单热编码？有没有明确的规定...

machine-learning categorical-data one-hot-encoding dummy-variable ordinal

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得到“TypeError：OneHotEncoder.__init__()得到了意外的关键字参数‘categorical_features’”

我写了以下代码，这里我附上了代码图片从 sklearn.preprocessing 导入 OneHotEncoder ohe = OneHotEncoder(categorical_features=[0]) 它给了我，类型错误：OneHotEncoder.in...

python-3.x typeerror one-hot-encoding

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将 Scikit-Learn OneHotEncoder 与 Pandas DataFrame 结合使用

我正在尝试使用 Scikit-Learn 的 OneHotEncoder 将 Pandas DataFrame 中包含字符串的列替换为 one-hot 编码的等效项。我的下面的代码不起作用：来自 sklearn.preproces...

python pandas machine-learning scikit-learn one-hot-encoding

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如何在字符串数字上使用序数编码器或热编码器

我有一个数据集，其中有一列包含数字作为字符串，例如“一”，“三”，“五”，“五”等。我想使用序数编码器：一个将是...

python machine-learning scikit-learn spyder one-hot-encoding

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当目标是一个热编码时，随机森林预测任一类别

我相当清楚树对一个热编码（OHE）目标很敏感，但是我想了解为什么它返回这样的预测： `数组([[0, 0, 0, 0], [0,0,0,0], ...

python scikit-learn classification random-forest one-hot-encoding

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one-hot-encoding：应用编码来训练和测试数据帧后出现拟合问题

我有 2 个数据框，测试和训练，一开始具有相同的列数。但是，因为在具有分类数据的列中，2 个数据框具有不同的值，之后

python machine-learning one-hot-encoding

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我需要在回归中手动处理虚拟变量陷阱还是 sklearn 会做到吗？

我知道在训练机器学习算法之前我们必须对分类数据进行one-hot编码。但我的问题是我们需要手动删除一列还是 sklearn 会做到这一点？

machine-learning dummy-variable one-hot-encoding

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每列中有多个值的DataFrame。如何在主标题下对它们进行一次性编码？

我有一个数据框，每列中都有一个变量列表。我不知道如何对每一列中的数据进行 One-Hot 编码。在： lst = [['红、蓝、黄'、'蓝、绿、黄'、'格力...

python pandas dataframe multi-index one-hot-encoding

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Python 中的 OneHotEncoding、列变换器和线性回归出现问题

我在 Python 脚本中使用 ColumnTransformer 来转换数据集中的分类变量，以便在线性回归模型中使用。我使用 OneHotEncoder 来转换分类变量...

machine-learning one-hot-encoding column-tansformer

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