H2Oの入力データ（データフレーム）の項目のセット/リストを表すにはどうすればよいですか？H2O用入力CSVの項目リストを表します
私は、H2Oフローで1.6.5の発火水を使用しています。 私の入力データ（CSVファイルの列）は次のようになります。
age: numeric
gender: enum
hobbies: ?
sports: ?
趣味とスポーツは、可能なエントリ（〜20それぞれ）の限られた数のリスト/セットです。 H2Oはこれに適したデータ型を持っていないようです。これらをH2Oフローで処理できるCSVファイルにエクスポートするにはどうすればよいですか？
あなたがメインの趣味やメインスポーツを録画していただけの場合は、単一の列挙型の列になります。趣味、20レベル。 csvファイルに文字列フィールドとして書き込むだけで、H2Oがそれを読むでしょう。
しかし、私はあなたが後にしているのは、それぞれの人が20の趣味から0+の選択肢を持つ場所だと思いますか？その場合、あなたのcsvファイルには、趣味1つにつき20の列が必要です。それぞれ2値の列挙型になります。などY/N、T/F、空白Y /、趣味名/空白、CSVファイルがこれを見て可能性があります：二つの値が何であるか、それを問題ではありません
name,gender,football?,running?,data mining?,sleeping?
Tom,M,Y,,,Y
Dick,M,,,Y,
Suzy,F,,Y,Y,
トムはフットボールと睡眠が好きDickはデータマイニングのために生き残っていますが、Suzyは実行中とデータマイニングに取り組んでいます。
ちなみに、deeplearningを使用すると、同じネットワーク構成になります.1つの20レベルの列挙型入力が20個の2進入力ノードに変換されます。
Thx。これを私のCSVにどのように書き込むのですか？私は、趣味をコンマで区切ってみました（例えば、 "歌う、絵を描く"）が、うまくいきませんでした。より良いフォーマットがあればCSVファイルを使用する必要はありません。 –
申し訳ありません、@ MarkusKramer、あなたの質問のポイントを逃しました。ただ私の答えを更新しました。説明のために –
ありがとうございます。 Thomasによって提案された「ワンホットエンコーディング」メソッドはH2Oの答えです –
h2oについての考えはありませんが、マシン学習には「ワンホットエンコーディング」という概念があります。趣味やスポーツのリストに可能性のあるすべてのエントリを、あなたの性別属性のようなバイナリである「csv列」自体に単純にすることができます。 –
有効なオプションのように聞こえます、ありがとう。しかし、これを手動で行うよりも、より簡単で維持可能な方法があることを願っています。 –