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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TensorFlowのLSTMカテゴリシーケンスのOneHotEncoding

数字でラベル付けされた一連のカテゴリから、シーケンスの次のカテゴリを予測しています。私はこれをテキストジェネレータでモデリングしています（したがってランダムタイトル！）。 私は各カテゴリの番号を作成しました。ケアとテンソルフローは、これらの数値を列挙関数で割り当てる数値情報として解釈できます。出力にOneHotEncodingを使用するべきであるというエラーを投げた。私はどのように進むべきかわかり

python arrays tensorflow keras one-hot-encoding 2017-11-01

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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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