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【Python】已解决:FutureWarning: Function get_feature_names is deprecated; get_feature_names is deprecated

进行数据处理和特征工程时,用户可能会遇到如下警告: FutureWarning: Function get_feature_names is deprecated; get_feature_names...= OneHotEncoder() # 拟合并转换数据 encoder.fit_transform([['cat'], ['dog'], ['fish']]) # 获取特征名(已弃用的方法) feature_names...() # 拟合并转换数据 encoder.fit_transform([['cat'], ['dog'], ['fish']]) # 获取特征名(使用新的方法) feature_names = encoder.get_feature_names_out...实例 encoder = OneHotEncoder() # 拟合并转换数据 encoded_data = encoder.fit_transform(data[['animal']]) # 获取特征名...五、注意事项 在编写和维护代码时,需注意以下几点,以避免类似的警告和错误: 关注库的更新:定期关注所使用库的更新日志和版本变更,及时调整代码以适应新版本。

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    机器学习之sklearn基础教程

    处理缺失值 栗子:使用SimpleImputer填充缺失值。...独热编码(One-Hot Encoding) 栗子:使用OneHotEncoder进行独热编码。...它假设输出与输入特征之间存在线性关系,即可以用一条直线或平面来拟合数据。 线性回归的目标是找到一条最佳拟合直线,以最小化预测值与真实值之间的误差。...它能够拟合更复杂的数据分布,特别是当数据呈现非线性趋势时。 岭回归(Ridge Regression): 岭回归是一种正则化的线性回归方法,用于处理共线性问题(即特征之间高度相关)。...每棵新树都尝试预测前面所有树的残差(真实值与当前预测值之间的差)。 GBRT通常具有较高的预测精度,但也可能容易过拟合。

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    Python数据清洗 & 预处理入门完整指南!

    任何时候,你都很可能最终还是使用到它们。这三个在使用 PYTHON 时最流行的库就是 Numpy、Matplotlib 和 Pandas。...也许在某些项目中,你会发现,使用缺失值所在列的中位数或众数来填充缺失值会更加合理。填充策略之类的决策看似细微,但其实意义重大。...[0]) 接着是一点拟合和转换。...X = onehotencoder.fit_transform(X).toarray() 现在,你的那一列数据已经被替换为了这种形式:数据组中的每一个属性数据对应一列,并以 1 和 0 取代属性变量。...恭喜你,你已经完成了数据预处理的工作! 通过少量的几行代码,你已经领略了数据清洗和预处理的基础。毫无疑问,在数据预处理这一步中,你可以加入很多自己的想法:你可能会想如何填充缺失值。

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    数据清洗&预处理入门完整指南

    任何时候,你都很可能最终还是使用到它们。这三个在使用 PYTHON 时最流行的库就是 Numpy、Matplotlib 和 Pandas。...也许在某些项目中,你会发现,使用缺失值所在列的中位数或众数来填充缺失值会更加合理。填充策略之类的决策看似细微,但其实意义重大。...你可能希望使用 sklearn.preprocessing 所提供的 LabelEncoder 类。从你希望进行编码的某列数据入手,调用 label encoder 并拟合在你的数据上。...[0]) 接着是一点拟合和转换。...X = onehotencoder.fit_transform(X).toarray() 现在,你的那一列数据已经被替换为了这种形式:数据组中的每一个属性数据对应一列,并以 1 和 0 取代属性变量。

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    机器学习: Label vs. One Hot Encoder

    因此,在我们运行模型之前,我们需要为模型准备好这些数据。 为了将这种分类文本数据转换为模型可理解的数值数据,我们使用了标签编码器类。...因此,要对第一列进行标签编码,我们所要做的就是从 sklearn 库中导入 LabelEncoder 类,拟合并转换数据的第一列,然后用新的编码数据替换现有的文本数据。让我们看一下代码。...运行这段代码后,如果您检查 x 的值,您会看到第一列中的三个国家已被数字 0、1 和 2 替换。 这就是标签编码的全部内容。但是根据数据,标签编码引入了一个新问题。...One Hot Encoder 的作用是,它需要一个具有分类数据的列,该列已经过标签编码,然后将该列拆分为多个列。这些数字将替换为 1 和 0,具体取决于哪一列具有什么值。...然后我们用我们刚刚创建的 one hot encoder 对象拟合和转换数组“x”。

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    使用Scikit-Learn pipeline 减少ML项目的代码量并提高可读性

    在构建和部署机器学习模型时,最佳好的方法是使它们尽可能的成为端到端的工作,这意味着尝试将大多数与模型相关的数据转换分组到一个对象中。...pipeline pipeline允许你封装所有的预处理步骤,特性选择,扩展,特性编码,最重要的是它帮助我们防止数据泄漏,主要的好处是: 方便和封装:您只需要对数据调用fit和预测一次,就可以拟合整个估计序列...2)分类转换器:创建一个分类转换器,该转换器采用OneHotEncoder将分类值转换为整数(1/0)。...这里没有多次进行拟合和变换,我们使用转换器和最终估计器对整个pipeline进行了一次拟合,并且我们应用了计算分数的方法(score) 以获得模型的准确率。...我开始使用Scikit-learnpipeline作为数据科学的最佳实践, 精通使用pipeline和更好的ML工作流并不需要太多的练习,但是一旦掌握了它,肯定会让您的生活更轻松。

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    100天机器学习实践之第3天

    多重线性回归 多重线性回归试图在两个或更多特征与结果之间建立线性模型以拟合数据。多重线性回归的步骤与简单线性回归非常相似,区别在于评测过程。...有些方法用于选择合适的变量,例如: 前向选择 向后消除 双向比较 虚拟变量 在多重线性回归中使用分类数据是一种强大的方法来将非数字数据类型包含到回归模型中。...分类数据指表达分类的数据值——这些数据值有着固定、非排序的数字,例如,性别(男/女)。在回归模型中,这些值可以被表示为虚拟变量——包含诸如1或0值用来表示出现或不出现的变量。...虚拟变量陷阱的解决方案是删除一个分类变量 —— 如果有多个类别,则在模型中使用m-1。 遗漏的值可以被认为是参考值。...labelencoder = LabelEncoder() X[:,3] = labelencoder.fit_transform(X[:,3]) onehotencoder = OneHotEncoder

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    火爆GitHub:100天搞定机器学习编程(超赞信息图+代码+数据集)

    这个挑战赛意在号召大家行动起来,从参与活动的那天起,每天至少花费1小时的时间来学习提升或者应用编程,连续坚持100天,从而更好的理解和掌握机器学习这个强大的工具。积跬步、至千里。 ?...给每个数据帧里的自变量和因变量,分别做矩阵和向量。...就是拿已知的那些 (x,y) 数据点,做出一条线性的趋势,来预测其他x值,对应的y。 第一步:数据预处理 ?...然后,把regressor拟合到数据集里去,用fit() 就行了。...这个学习项目,也不是百分百完全正确,比如第四天讲逻辑回归时的右下角配图,就被指出存在错误。 作者也承诺将更新改正这个问题。 就酱。

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    特征工程系列:特征预处理(下)

    0x01 统计变换 数据分布的倾斜有很多负面的影响。我们可以使用特征工程技巧,利用统计或数学变换来减轻数据分布倾斜的影响。使原本密集的区间的值尽可能的分散,原本分散的区间的值尽量的聚合。...5)实现代码 使用sklearn实现 注:当特征是字符串类型时,需要先用 LabelEncoder() 转换成连续的数值型变量,再用 OneHotEncoder() 二值化 。...电影分类标签中(如: [action, horror]和[romance, commedy])需要先进行多标签二值化,然后使用二值化后的值作为训练数据的标签值。...一般情况下,针对定性特征,我们只需要使用sklearn的OneHotEncoder或LabelEncoder进行编码,这类简单的预处理能够满足大多数数据挖掘算法的需求。...X和y进行拟合 test_trans = ME.transform(X_test)#对测试集进行编码 MeanEncoder实现源码详情可参考:平均数编码:针对高基数定性特征(类别特征)的数据预处理/特征工程

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    特征工程系列:特征预处理(下)

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    Kaggle知识点:类别特征处理

    那如果使用one-hot编码,显得更合理。 独热编码优缺点 优点:独热编码解决了分类器不好处理属性数据的问题,在一定程度上也起到了扩充特征的作用。它的值只有0和1,不同的类型存储在垂直的空间。...One-Hot Encoding的使用场景 独热编码用来解决类别型数据的离散值问题。...使用简单模型,容易欠拟合(underfit),无法完全捕获不同类别之间的区别;使用复杂模型,容易在其他地方过拟合(overfit)。...中间最重要的是如何避免过拟合(原始的target encoding直接对全部的训练集数据和标签进行编码,会导致得到的编码结果太过依赖与训练集),常用的解决方法是使用2 levels of cross-validation...Leave-one-out Encoder (LOO or LOOE) 这个方法类似于SUM的方法,只是在计算训练集每个样本的特征值转换时都要把该样本排除(消除特征某取值下样本太少导致的严重过拟合),在计算测试集每个样本特征值转换时与

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    机器学习: Label vs. One Hot Encoder

    因此,在我们运行模型之前,我们需要为模型准备好这些数据。为了将这种分类文本数据转换为模型可理解的数值数据,我们使用了标签编码器类。...因此,要对第一列进行标签编码,我们所要做的就是从 sklearn 库中导入 LabelEncoder 类,拟合并转换数据的第一列,然后用新的编码数据替换现有的文本数据。让我们看一下代码。...运行这段代码后,如果您检查 x 的值,您会看到第一列中的三个国家已被数字 0、1 和 2 替换。图片这就是标签编码的全部内容。但是根据数据,标签编码引入了一个新问题。...One Hot Encoder 的作用是,它需要一个具有分类数据的列,该列已经过标签编码,然后将该列拆分为多个列。这些数字将替换为 1 和 0,具体取决于哪一列具有什么值。...然后我们用我们刚刚创建的 one hot encoder 对象拟合和转换数组“x”。

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