" Error : Error in oneHot: depth必须为>=2，但在tensorflow.js中为1“

这个错误信息是在使用tensorflow.js中的oneHot函数时出现的。根据错误提示，depth参数的值必须大于等于2，但在tensorflow.js中却为1，导致出现错误。

解决这个问题的方法是将depth参数的值设置为大于等于2的整数。oneHot函数用于将输入的整数数组转换为独热编码（one-hot encoding）表示。独热编码是一种常用的表示方式，用于表示离散的分类变量。它将每个可能的取值都表示为一个二进制向量，其中只有一个元素为1，其余元素为0。

在云计算领域中，可以使用tensorflow.js来进行机器学习和深度学习任务的开发。tensorflow.js是一个基于JavaScript的开源机器学习库，可以在浏览器中运行。它提供了丰富的API和工具，用于构建和训练神经网络模型。

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, 1], 'RM' : [0, 4, 5, 6, 7, 8, 9], 'AGE' : [0, 60, 80, 100], 'DIS' : [0, 2, 6, 14],...= pd.get_dummies(cut_series, prefix=field) cut_df = pd.concat([cut_df, onehot_df], axis=1)...5.选择最优模型使用sklearn.model_selection库中的cross_validate方法，需要传入4个参数，第1个参数为模型对象estimator，第2个参数为特征矩阵X，第3个参数为预测目标值...GridSearchCV对象时，需要传入4个参数，第1个参数是模型对象，第2个参数是参数表格，数据类型为字典，第3个关键字参数cv的数据类型是交叉验证对象，第4个关键字参数scoring是字符串str或评分函数对象...因为上面实例化GridSeachCV对象时，关键字参数scoring为neg_mean_squared_error，neg是negativa的简写，中文叫做负数。

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