one-hot-encoding

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Rの大きなデータで複数の変数をホットエンコードする方法はありますか？

私は現在、260,000行と50個の列を持つデータフレームを持っています.3つの列は数値で、残りはカテゴリです。 PCAを実行し、回帰を使用してクラスを予測するために、カテゴリ型の列をホットエンコードすることが必要でした。 Rの下の例を実行するにはどうすればよいですか？ Example: V1 V2 V3 V4 V5 .... VN-1 VN to V1_a V1_b V2_a V2_b

r categorical-data one-hot-encoding bigdata 2017-04-24

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2つの値を持つワンホットエンコード列はどうですか？

Iワンホットエンコードする場合、このような3つの可能な値を持つ列： from sklearn import preprocessing lb = preprocessing.LabelBinarizer() lb.fit([0, 1, 2]) lb.classes_ lb.transform([1, 0]) それから私は得る： array([[0, 1, 0], [1, 0

python scikit-learn one-hot-encoding 2017-01-23

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Pandasでonehotencoderのように動作するようにSparkのonehotencoderを作成するには？

Sparkでonehotencoderを使用すると、4番目の列のように結果が得られます。これは疎なベクトルです。 // +---+--------+-------------+-------------+ // | id|category|categoryIndex| categoryVec| // +---+--------+-------------+-------------+ //

apache-spark pyspark one-hot-encoding 2017-03-18

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シーケンスシーケンスの1つのホットエンコーディングを作成する方法

[[5,7,11,9,13,1、...]、[3]、...のようなデータセットのホットエンコーディングを1つ作成します。 7,5,9,16、....]、..];各シーケンスの長さは24であり、各シーケンスの最大可能整数は33であり、シーケンスの総数は200である。各シーケンスは文の整数表現である。 これを効率的に1つのホットエンコーディングにする方法はありますか？私は for sentence in

sequences one-hot-encoding 2017-03-28

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トレーニングデータとテストデータの間のOneHotEncodingマッピングの問題

sklearn OneHotEncodingメソッドで設定したトレーニングデータとテストデータを変換しました。しかし、trnsformed結果は異なる型の形をしています。したがって、ロジスティック回帰のような他のアルゴリズムには適用できません。 トレーニングデータセットの形状に従ってテストデータを変更するにはどうすればよいですか？ ベストに関して説明、クリス import pandas as pd

pandas numpy scikit-learn one-hot-encoding 2017-04-03

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Scikit-learnのロジスティック回帰のエンコーディング方法

Logistic Regressionを使用して、Scikit学習ツールでいくつかの予測タスクを実行しようとしています。 ハーズは、私の仕事の2例の機能は次のとおりです。 特集1（男性、女性、unknow）---カテゴリ変数 特集2（クリック数）---連続変数 データをロジスティック回帰に入力する際に​​、どのようにエンコードするのかわかりません。 私はカテゴリー変数男性、女性とunknowを表す

scikit-learn logistic-regression one-hot-encoding 2017-04-05

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Xgboost - 0と1だけの場合は、係数を係数に変換する必要がありますか？

データフレームにフラグが「0」と「1」の列が多数あります。私はデータフレームをインポートするときにクラス "整数"に属します。 は0を示し、1はすべての列に存在することを示す。 私はfatorsに変換する必要がありますか？[現在彼らは整数とはいえ0 & 1ほとんど似ていながらの要因はレベル1 & 2を行います] 私は後で予測モデルを構築するためにxgboost使用する予定。 Xgboostは数値列

r xgboost one-hot-encoding 2017-02-19

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RでXGBoostを回帰モデルに使用

gbmの代わりにXGBoostを使用しようとしています。 私の得点はかなり奇妙なので、おそらく自分のコードで何か間違っていると思っています。 私のデータには、他のすべての数値の因子変数がいくつか含まれています。 応答変数は、House-Priceを示す連続変数です。 私はXGBoostを使用するために、ホット・エンコンディングを使用する必要があることを理解しています。私は次のコードを使って、そうや

r regression decision-tree xgboost one-hot-encoding 2017-03-01

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pythonを使用してテストデータセットの目に見えないカテゴリ値を処理する方法は？

ロケーション機能があるとします。列車データセットでは、そのユニークな値は「NewYork」、「Chicago」です。しかし、テストセットには「NewYork」、「Chicago」、「London」があります。 「ロンドン」を無視する方法を1つのホットエンコーディングにしていますか？ つまり、テストセットにのみ表示されるカテゴリをエンコードする方法はありませんか？

python machine-learning feature-extraction categorical-data one-hot-encoding 2017-01-19

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ValueError：マルチラベルインジケータとバイナリの混合を扱うことができません

私は、scikit-learnラッパーでKerasを使用しています。特に、ハイパーパラメータの最適化にはGridSearchCVを使用したいと考えています。 これはマルチクラスの問題です。つまり、ターゲット変数は、n個のクラスのセットで1つのラベルのみを選択できます。たとえば、ターゲット変数は 'Class1'、 'C​​lass2' ... 'Classn'です。 # self._arch cr

scikit-learn keras grid-search one-hot-encoding multiclass-classification 2017-03-22

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