one-hot-encoding

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ホットなコード化された機能から統合されたカテゴリ機能を使って、決定木（sklearn）を視覚化する方法はありますか？

.csvファイルにはlinkがあります。これは、決定木を練習するのに使用できる古典的なデータセットです！ここで import pandas as pd import numpy as np import scipy as sc import scipy.stats from math import log import operator df = pd.read_csv('tenni

python scikit-learn graphviz decision-tree one-hot-encoding 2017-10-25

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OneHot Encoderオブジェクトのpythonを保存

PythonでOneHotencoderオブジェクトを保存する方法はありますか？ 。理由は私が訓練データとテストデータの前処理でこのオブジェクトを使用しており、私たちは同じ訓練されたモデルを含むAPIを構築しており、ユーザーが作成したときにウェブサイトからの実際のデータによって注入されます。最初にデータを事前処理してからモデルがo/pを予測できるようにする必要があります。 OHEのためpickel

python scikit-learn one-hot-encoding 2017-12-24

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Pandas get_dummiesは同じ機能の複数の列を生成します

私はpandasシリーズを使用しています。これを1つのホットエンコーディングに変換しようとしています。私はdescribeメソッドを使用して、一連のユニークなカテゴリの数を確認しています。出力は次のとおりです。 input['pattern'].describe(include='all') count 9725 unique 7 top 1 fr

python pandas one-hot-encoding 2017-12-25

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複数の1つのホットエンコードされた列でsklearnを使用する

私は複数のホットエンコードされたnparraysで問題を見つけようとしています。 私はすべての文字がnp_arrayで表されるonehotエンコードであるデータフレームを使用しています。 たとえば、Xの機能には文字のすべてのエンコードが含まれている必要があります（yは単一のラベルです）。 私のsklearn fit関数は、すべてのサンプルの最初の文字をOHPエンコーディングして、nparrayの代

arrays numpy one-hot-encoding one-hot 2017-11-08

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値を変更してデータフレームを一貫してホットエンコードする方法は？

私は、データフレームの形式でコンテンツのストリームを取得しています。各バッチは、列の値が異なります。 例えば1つのバッチは、次のようになります。 day1_data = {'state': ['MS', 'OK', 'VA', 'NJ', 'NM'], 'city': ['C', 'B', 'G', 'Z', 'F'], 'age': [27, 19, 63, 40,

pandas scikit-learn one-hot-encoding 2017-12-30

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カテゴリコーディングの前後に標準化されていますか？

回帰アルゴリズム、この場合はk-NearestNeighborsに取り組んで、製品の特定の価格を予測しています。 私は4つの可能な値を持つ唯一のカテゴリー的な特徴を持つトレーニングセットを持っています。私はone-to-kカテゴリコード化スキームを使ってこれを処理しました。これは、現在の値に応じて0/1を持つ私のPandas DataFrameに3つの列が追加されたことを意味します。 DataFr

machine-learning scikit-learn linear-regression sklearn-pandas one-hot-encoding 2017-11-13

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2データフレームを結合してから分離する

同じ列ヘッダーを持つ2つのデータフレームがあります。私は両方のホットエンコードを実行したいと思います。私はそれらを一つずつ行うことはできません。私は2つのデータフレームを一緒に追加してから、ホットエンコーディングしてから、2つのデータフレームに分割して、それぞれにヘッダを付けてください。 以下のコードは、マージする代わりにホットエンコードを1つずつ実行して、ホットエンコードします。キーで trai

python pandas dataframe one-hot-encoding 2017-11-17

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テストデータにcolの値がない場合、1つのホットエンコーディングを解決するにはどうすればよいですか？

たとえば、トレーニングデータの列にカテゴリ値（1,2,3,4,5）がある場合、1つのホットエンコーディングで5色が表示されます。しかし、私が持っているテストデータでは、5つの値のうちの4つ、すなわち（1,3,4,5）ということになります。したがって、1つのホットエンコーディングは私に4つのコラムしか与えません。したがって、電車と試験データの列の次元が一致しないため、エラーが発生します。dim（4）

pandas numpy machine-learning one-hot-encoding 2017-11-23

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Tensorflowはラベルを保存するのに1つのホットエンコーディングしか使用しませんか？

私はTensorflowで作業を始めました.Caffeではデータの効率的な読み込みが効率的でしたが、Tensorflowを使用すると、データロードプロセスを自分で作成し、TFRecords、バッチ処理、複数の脅威、処理これらのスレッドなどを扱うようになりました。そこで私は、データを読み込む部分を処理するように、最初の例である開始v3を開始しました。私はTensorflowの初心者で、Pythonに

python tensorflow one-hot-encoding tensorflow-datasets 2017-11-30

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