one-hot-encoding

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数値変数とカテゴリ変数を使用してsklearnを使用して決定木に適合する

sklearnのカテゴリ変数にonehotencodingを使用している間に、他の数値変数とともに生成する疎行列を使用して、 私はOneHotEncodingを使用してカテゴリ変数を疎行列に変換すると、この疎行列と元のデータセットの数値変数をどのように組み合わせるのでしょうか？

scikit-learn decision-tree categorical-data one-hot-encoding 2017-10-03

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Python SciKitLearn and Pandasカテゴリデータ

私はcsvから多変数回帰に取り組んでおり、複数の要因に基づいて作物のパフォーマンスを予測しています。私の列の中には数値的で意味のあるものがあります。他のものは、数値的で分類的なもの、文字列で分類されたもの（例えば、作物の種類やプロットコードなど）です。Pythonにそれらを使用するように教えるにはどうすればいいですか？ One Hot Encoder（http://scikit-learn.org

python pandas scikit-learn sklearn-pandas one-hot-encoding 2017-08-18

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複数の列に同じ値が含まれている場合、大きなデータフレームをホットエンコードする方法はありますか？

タイトルは本質的に私の問題を捉えています。 私はデータフレームを持っていて、複数の列には[0,1]などの値があります。もし私が行かなければならない場合は、dfをホットエンコードしてください。同じ名前の複数の列があります。 面倒な解決策は、手動でユニークな列を作成することですが、私は非常に効率的ではないようにカテゴリの58の列を持っています。 これは参考になるか分かりませんが、こちらは私のデータフレ

python pandas one-hot-encoding 2017-10-09

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パンダ：例外：データは1次元

でなければなりませんが、ここで私はこれは問題がでエンコードされたダミー変数 1.000000000000000000e+00 0.000000000000000000e+00 0.000000000000000000e+00 4.400000000000000000e+01 7.200000000000000000e+04 0.000000000000000000e+00 0.000000000

python pandas scikit-learn one-hot-encoding 2017-08-22

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Kerasではホットエンコーディングが1つ必要ですか？

私は0-4のラベルを持つデータセットを持っています。次のコードを使用して、それらをnp配列にワンホットエンコードします：labels = (np.arange(5) == labels[:, None]).astype(np.float32)。私の質問は、それらをホットエンコードする必要がありますか？ラベルを0〜4の数値/浮動小数点のままにして使用できますか？もしそうなら、どのように？

machine-learning tensorflow keras one-hot-encoding 2017-08-29

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表示名

にはどうすれば適切に私のアルゴリズムのトレーニングと検証を終えた後、「ワンホットエンコードされた」機能の名称を表示することができますか？私は、それぞれの特徴の名前とその重要性をきちんと表示したい。以下は、私が試したものです： 表示機能の重要性： grid_search.best_estimator_.feature_importances_ array([ 7.67359589e-02, 7.2

pandas scikit-learn one-hot-encoding 2017-09-03

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pandas get_dummiesどの値をどのように新しいカテゴリにするかを覚えていますか？

get_dummiesメソッドを使用して、一度に複数のカテゴリ変数をワンホットエンコーディングするのは簡単ですが、テストデータが自分のトレーニングデータと同じ機能を持つようにする方法を覚えておく方法はありますか？例えば：get_dummies後 X cat dog lion lion 、私はこのようなものだ： 私のトレーニングデータセットは、カテゴリ機能

python pandas machine-learning scikit-learn one-hot-encoding 2017-09-06

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テンソルフロー予測をcsvにエクスポートしますが、結果にすべてゼロが含まれています - これはワンホットエンディングのためですか？

私は分類予測にTensorflowフレームワークを使用しています。私のデータセットは約1160の出力クラスを含んでいます。出力クラス値は6桁の数値です。たとえば、789954。Tensorflowでデータセットをトレーニングしてテストしたところ、約99％の精度が得られました。 ここでは、予測結果（ロジット）がセット内の元のラベルと一致するかどうかを確認できるように、csvファイルの予測結果を取得し

python tensorflow one-hot-encoding 2017-07-20

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pandasまたはscikit-learnを使用した多次元配列のワンホットエンコード

私のデータフレームをワンホットでエンコードしようとしています。それは多次元配列であり、私はこれを行う方法がわかりません。データフレームは、次のようになります。私はこれを行う方法を確認していない df2 = pd.DataFrame({'menu': [[1,1,0], [0,0,1], [1,1,1]], 'price': [[1,0], [1,0], [0,1]], 'location': [[

python pandas scikit-learn vectorization one-hot-encoding 2017-09-14

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パンダのデータフレームのリストをエンコード/ファクタリング

データフレーム内のカテゴリのリストをそれらを分解してエンコードしようとしています。次に、この一連のリストから行列を作成します（それらを長さに正規化し、多次元配列を作成し、行列の要素を1つホットエンコードします）。 ただし、要因によって行間の一貫性が維持されません。 これはここで見ることができます：は >>> import pandas as pd >>> df = pd.DataFrame({'

python pandas machine-learning encoding one-hot-encoding 2017-07-28

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