在sklearn.preprocessing中自定义装箱？
在sklearn.preprocessing中自定义装箱是指根据数据的特征将连续型数据划分为离散的箱子或区间。这个过程可以通过使用sklearn.preprocessing库中的函数来实现。
自定义装箱的步骤如下：
- 导入所需的库和模块：
from sklearn.preprocessing import KBinsDiscretizer - 创建一个KBinsDiscretizer对象：
est = KBinsDiscretizer(n_bins=5, encode='ordinal', strategy='uniform')n_bins参数指定要划分的箱子数量encode参数指定编码方式，'ordinal'表示使用整数编码，'onehot'表示使用独热编码strategy参数指定划分策略，'uniform'表示等宽划分，'quantile'表示等频划分，'kmeans'表示使用k-means算法划分
- 调用fit_transform方法对数据进行装箱：
X_discretized = est.fit_transform(X)X是输入的连续型数据
- 查看装箱后的结果：
print(X_discretized)
自定义装箱的优势是可以将连续型数据转化为离散型数据，便于后续的分析和建模。它可以帮助我们处理一些需要将连续型数据转化为离散型数据的问题，例如特征工程中的特征离散化、决策树等算法对连续型数据的处理等。
自定义装箱的应用场景包括但不限于：
- 特征工程中的特征离散化：将连续型特征转化为离散型特征，以便于机器学习算法的处理。
- 数据分析中的数据划分：将连续型数据划分为不同的区间，以便于对数据进行分组和分析。
- 数据预处理中的数据转换：将连续型数据转化为离散型数据，以便于后续的数据处理和建模。
腾讯云相关产品中，可以使用腾讯云机器学习平台（Tencent Machine Learning Platform，TMLP）来进行自定义装箱的操作。TMLP提供了丰富的机器学习算法和数据处理工具，可以方便地进行特征工程和数据预处理操作。具体产品介绍和使用方法可以参考腾讯云官方文档：腾讯云机器学习平台。
相关·内容
我的课上有字段
public int author;
此字段包含uniq和用户，存储在我的数据库中。由于某些原因，我不能在这里设置用户的对象，只设置他的id的值，而且字段也需要是公共的。现在，我想为这个字段创建自动getter，即返回和对象。因此，当我执行object.author时，我将接收用户的对象，而不是整数。我认为这是不可能的，但我想检查一下:)
浏览 0提问于2013-10-09得票数 0
回答已采纳
我想创建行为类似于Integer或Double的自定义类型。不要说我有多级可导航的地图：
// [UserLevel: [UserBalance: Multiplier]]
NavigableMap<Integer, NavigableMap<Double, Double>> multiplierByBalanceAndLevel
如果你不看评论，它绝对是不可读的。而且，当我使用这样的Map时，我应该去声明并检查注释。这绝对是令人讨厌的，我想要这样的东西：
NavigableMap<UserLevel, NavigableMap<UserBalance, M
浏览 0提问于2020-06-24得票数 0
2回答
我使用DLR是为了更好地理解它。我还不完全熟悉它的所有概念和术语，很抱歉我的问题中有任何术语或概念上的错误。
基本上，我理解的方式是在表达式树中传递对象，但使用绑定器是为了将对象的动态功能公开给其他支持DLR的语言。因此，不是直接在表达式树中进行添加(例如，使用Expression.Add)，而是创建一个绑定器，调用站点在需要时调用该绑定器，并为您执行加法。
但是，由于您要传递对象，所以在加法操作结束时(例如，如果操作数是两个Int32值)，您必须将结果Int32装箱到对象，因为(仍在绑定器中)调用站点需要的内容。我有点担心这种常量的装箱/拆箱可能会在某种程度上影响运行时的性能。
这真的是它应
浏览 2提问于2009-10-27得票数 0
回答已采纳
在WPF中，当DependencyProperty与值类型一起使用时，会导致大量的装箱/拆箱吗？或者实现了一些如何防止这种和非装箱/取消装箱的值类型？他们是如何做到这一点的？
我认为值类型是DependencyPropertys的主要用例。
谢谢
public double Price
{
get { return (double)GetValue(PriceProperty); }
set { SetValue(PriceProperty, value); }
}
public static readonly Depende
浏览 3提问于2011-07-31得票数 9
回答已采纳
我在萨格梅克公司经营着一个火把模型
from sagemaker.pytorch import PyTorch
estimator = PyTorch(entry_point='train.py',
role=role,
framework_version='1.0.0',
train_instance_count=1,
train_instance_type='ml.m4.xlarge'
浏览 0提问于2019-06-02得票数 0
回答已采纳
我正在看2017年的PyData谈话，其中演讲者提供了如何使用FunctionTransformer for sklearn.preprocessing的示例
from sklearn.preprocessing import FunctionTransformer
logger = FunctionTransformer(np.log1p)
X_log = logger.transform(X)
换句话说，她在列的行上应用了一个函数。我认为可以更简单地使用.apply()来完成这一任务。我认为，数据分析师导入FunctionTransformer的原因肯定还有其他原因。有人能帮助我理解.ap
浏览 0提问于2019-10-19得票数 2
回答已采纳
2回答
我有两个具有int64_t属性的核心数据模型。其中一个很好，而另一个在我试图将非零值赋值给整数字段时抛出EXC_BAD_ACCESS。我读了一些答案，上面写着要重新创建NSManagedObject子类，但是我没有成功。坏掉的类如下所示：
@interface NoteObject : NSManagedObject
@property (nonatomic) int64_t remoteID;
@property (nonatomic) int64_t remoteArticleID;
@property (strong, nonatomic) ArticleObject *articl
浏览 7提问于2013-06-27得票数 4
回答已采纳
我在base_df中定义了我的数据集，正在执行MinMaxScalar
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
def MinMaxScaler(base_df):
le=MinMaxScaler()
le.fit(base_df)
x=le.transform(base_df)
dat1=pd.DataFrame(x)
dat1.columns=base_df.columns
base_df=data1
return base_df
并按如下方式返回函数
MinMaxScaler(b
浏览 0提问于2019-11-26得票数 1
所以我想知道是否有可能拥有一个具有布尔值的自定义类。
在你的主程序中，你可以这样做：
if(CustomClassVariable){
}
就像布尔类一样？
浏览 0提问于2012-12-25得票数 1
回答已采纳
1回答
我有一个有一堆卡片的页面。两张牌的高度不同，所以我使用选择阴影DOM，然后调用Masonry来对具有不同牌的高度产生堆叠效果。
问题是我在一定时间间隔内使用ajax。ajax success数据为聚合物设置了模型，然后砖石结构断开。我尝试将超时设置为100-200ms，但有一小段时间框堆叠不正确。比较这两个变量并有选择地改变事情可能会失控，但我并没有真正采用这种策略。
请给我建议。
浏览 1提问于2014-09-04得票数 0
以下代码生成林特警告：“可以用未装箱的last替换”：
fun foo() {
val range = 1..3
range.endInclusive
}
将endInclusive替换为last可以清除警告。
但是为什么呢？这个代码有什么问题？我原以为endInclusive是用于IntRange的正确属性。
(我在Android 3.6.1中使用Kotlin 1.3.70。)
浏览 2提问于2020-03-15得票数 3
回答已采纳
1回答
有时，我需要一个NSDictionary-like对象，它将几个整数(非负)映射到对象。乍一看，NSMutableArray非常适合这一点，只要索引不太高，所以我提出了允许数组中有洞的快速类别。：
@implementation NSArray (FoundationAdditions)
-(id) objectAtCheckedIndex:(NSUInteger) index {
if(index >= self.count) {
return nil;
} else {
id result = [self objectAtIndex
浏览 0提问于2013-04-22得票数 4
回答已采纳
例如，CInt与Int#和CInt#之间的关系是什么
例如，如果我调用一个返回CInt的外部函数，它不是已经是一个构造的CInt#了吗(即，它是堆栈上的原始int，而不是指向包含int的堆上的某个东西的指针)？
在这种情况下，CInt和Int#之间的区别是什么
如果我想尽可能提高性能，应该使用CInt、Int#和CInt#中的哪一个
浏览 1提问于2017-01-04得票数 4
我在码头容器中运行了一个堆栈Django+Gunicorn+nginx。它可以通过域和端口从外部访问，如web.example.com:1300。另外，Nginx代理管理器(NPM)正在运行(使用端口80和443)，并成功地管理其他一些资源(例如nextcloud)。但它不代理我的django项目在端口1300，显示"502坏网关“。
在NPM的代理主机中，我添加了config：
域名: web.example.com
转发主机名/ IP: nginx_docker_container_name (以这种方式与其他资源一起工作)
前港: 1300
其他设置:尝试多个组合，但没有成功(例
浏览 1提问于2022-05-17得票数 0
3回答
我想知道在Java中哪个是多键/多值hashmap的更有效的实现:以列表作为键/值的hashmap更有效，还是以对象作为键/值的hashmap更有效?为什么？例如：
作为键/值的列表：
HashMap<List<Integer>,List<Double>> listmap = new HashMap<List<Integer>,List<Double>>();
对象作为键/值
HashMap<Object1,Object2> objectmap = new HashMap<Object1,Object
浏览 0提问于2015-02-02得票数 3
回答已采纳
4回答
有以下代码：
struct A
{
int b;
}
class B
{
A a;
int b;
}
问题如下：
A在B盒还是不带？
A位于堆栈中还是堆中？
B是装在盒子里还是没有？
B在堆栈中还是堆中？
B装不带箱？
B在B堆栈中还是在堆中？
我真的不明白：
浏览 10提问于2011-10-05得票数 5
回答已采纳
from sklearn.preprocessing import LabelBinarizer
vs
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
LabelEncoder和LabelBinarizer之间有什么区别，在什么情况下应该使用哪一个？
提前谢谢。
浏览 0提问于2018-12-28得票数 1
在以下三个选项中，我很难找到正确的代码标准化我的数据：
# Option 1
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
sc = StandardScaler()
X_train_std = sc.fit_transform(X_train)
X_test_std = sc.transform(X_test)
# Option 2
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
sc = StandardScaler().fit(X_train)
X_train_std = sc.tra
浏览 39提问于2022-08-17得票数 0
回答已采纳
1回答
我尝试使用knn进行分类任务，我的数据集包含分类特征，这些特征是一个热门的编码、数字特征(如价格等).以及文本列的向量。
我知道knn受缩放的影响。所以我搞不懂这里用什么？
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.preprocessing import Normalizer
from sklearn.preprocessing import normalize
浏览 0提问于2019-03-09得票数 4
回答已采纳
如果fit sklearn.preprocessing.LabelEncoder的标签类型为int，则由于某种原因，在inverse_transform期间，它将返回numpy.int64类型标签。
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
labels = [2,4,6] # just a list of `int`s
e = LabelEncoder().fit(labels)
encoded = e.transform([4,6,2])
decoded = e.inverse_transform(encoded)
type(decode
浏览 1提问于2019-06-28得票数 1
回答已采纳
我希望创建将运行本地SSH命令的PhpStorm操作。这有可能吗？
我想将它绑定到PhpStorm中的某个热键，而不是每次在终端中输入我的命令。
浏览 0提问于2016-09-23得票数 0
回答已采纳
3回答
在乔恩·斯基特的书“深入的C#，第三版”中，我读了这篇文章
“所有这些都足以使泛型有价值，但性能也有改进。首先，因为编译器可以执行更多的执行，所以在执行时需要检查的更少。其次，JIT可以以一种特别聪明的方式处理值类型，从而在许多情况下消除装箱和取消装箱()，。”
这是否意味着在某些情况下泛型可能导致拳击？如果是，谁能举个例子吗？
浏览 4提问于2014-03-14得票数 0
当我阅读关于使用StandardScaler的文章时，大多数建议都是说在将数据分割成火车/测试之前，您应该使用StandardScaler，但是当我检查一些张贴在网上的代码(使用sklearn)时，有两个主要的用途。
案例1:对所有数据使用StandardScaler。例如。
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
sc = StandardScaler()
X_fit = sc.fit(X)
X_std = X_fit.transform(X)
或
from sklearn.preprocessing import StandardS
浏览 0提问于2018-09-18得票数 48
回答已采纳
1回答
我对SageMaker非常陌生，所以如果我错过了一些显而易见的东西，我很抱歉。
我已经训练了一个DL模型，它使用视频中的帧来进行预测。当前的脚本运行在SageMaker jupyter-记事本中，它以一个视频URL作为输入，并使用FFMPEG子处理管道提取帧并在之后对其进行预测。这很好，但是现在我想从Lambda开始这个脚本。
据我所知，我可以使用sagemaker部署我的模型，并对Lambda的每一个帧进行预测，不幸的是，这不是一种选择，因为ff探头、ffmpeg和numpy太大了，无法适应有限的lambda空间。
tl;dr:是否可以在SageMaker中运行我的自定义脚本(ffmpeg框
浏览 3提问于2020-02-04得票数 0
回答已采纳
1回答
我创建了一个由
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd
import statsmodels.api as sm
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn import metrics
from sklearn.linear_model import LinearRegression
import math
import seaborn as sns
sns.set()
sns.set(style=
浏览 8提问于2022-08-11得票数 0
1回答
在采访中，我被邀请去找Boxing and Unboxing，我解释了这一点。在那之后，我要了Generic Collections。我解释了下面的代码，从这里开始，他们询问装箱操作是如何在下面的代码中应用的。我不确定这个答案。
public abstract class DataAccess<T, TKey>
{
--CRUD Operations here
}
public class AdminDataAccess : DataAccess<Admin, long>
{
--code here
}
浏览 2提问于2013-09-03得票数 3
回答已采纳
我有一个问题，我在spark上写了我的脚本，当我运行脚本时，我有一个导入的问题，但我不明白为什么，因为当我通过spyder在本地运行相同的脚本时，我没有得到这个错误。那么为什么我会得到这个错误呢？是Bluemix有问题吗？
脚本：
from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier
from sklearn import preprocessing
from sklearn.preprocessing import Imputer
from sklearn.metrics import roc_auc_score
我的错误是：
<
浏览 2提问于2016-03-31得票数 1
1回答
我在用TensorFlow/Keras训练CNN我使用0到1之间的MinMaxScaler对输入(X)和输出(Y)数据(在我的问题中有2个输入和3个输出)进行了标准化，如下所示：
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler # For normalizing data
scaler = MinMaxScaler() # Define limits for normalize data
X = scaler.fit_transform(X) # Normalize input data
Y = scaler.fit_transform(Y) #
浏览 11提问于2019-11-19得票数 0
我尝试在sklearn中导入分类编码器
from sklearn.preprocessing import CategoricalEncoder
但是我得到了一个错误
ImportError: cannot import name 'CategoricalEncoder' from 'sklearn.preprocessing' (D:\ProgramData\Miniconda3\lib\site-packages\sklearn\preprocessing\__init__.py)
我有sklearn的0.21.3版本。
我在网上查看了文档，似乎在0.20.
浏览 5提问于2019-09-29得票数 0
我想知道，与Drools中的非原始数据类型相比，使用原语对性能和内存使用有什么影响。
在中，声明如下：
8.8.6.关于自动装箱和原语类型的注释Drools试图在它们的原语或对象包装形式中保留数字，因此当在代码块或表达式中使用时，绑定到int原语的变量将不再需要手动取消装箱；与Drools 3.0不同的是，所有原语都是自动装箱的，需要手动取消装箱。绑定到对象包装器的变量将保持为对象；在本例中适用现有的JDK1.5和JDK 5规则来处理自动装箱和取消装箱。在计算字段约束时，系统试图将其中一个值强制转换为可比较的格式；因此，原语可与对象包装器进行比较。
基本上，在我的规则中，我有这样的条件
浏览 1提问于2018-06-28得票数 0
回答已采纳
1回答
我用过
“来自sklearn.preprocessing导入计算机”
但它不起作用。
错误：‘无法从'sklearn.preprocessing’导入'imputer‘
浏览 3提问于2020-02-23得票数 0
如何创建自定义函数的sklearn管道？我有两个功能，一个用于清理数据，另一个用于构建模型。 def preprocess(df):
……………….
# clean data
return df_clean
def model(df_clean):
…………………
#split data train and test and build randomForest Model
return model 所以我使用了FunctionTransformer并创建了管道 from sklearn.pipeline import Pipeline, make_pi
浏览 30提问于2019-06-12得票数 4
1回答
我一直在努力让一个简单的DynamicObject示例在.NET 3.5中工作。
使用DLR的最新版本，我还不能弄清楚.NET 3.5相当于以下内容：
public class DynamicObjectBag : DynamicObject
{
private Dictionary<string, object> _properties = new Dictionary<string, object>();
public override bool TryGetMember(GetMemberBinder binder, out object resu
浏览 0提问于2010-02-26得票数 3
回答已采纳
有没有办法在IntelliJ IDEA中禁用Java5和6的自动装箱，而不允许开发人员在集成开发环境中使用该功能？
浏览 0提问于2013-04-05得票数 4
回答已采纳
我认为应该是：
Long a = Long.valueOf(0);
Long b = Long.valueOf(1);
Long a = b.clone();
但是在clone对象中没有Long方法。
也许Long a = Long.valueOf(b.LongValue())能工作，但它看起来很脏。有什么好办法处理这件事吗？
浏览 5提问于2014-07-10得票数 5
回答已采纳
我知道int和所有的值类型一样，都存储在堆栈中。int可以被装箱到对象中，这意味着int是堆上的存储。但是，当一个整数存储在列表或int[]中时会发生什么呢？
我知道List ofT是一个类/引用类型/堆存储类型-这是否意味着列表中的int被装箱到堆上？
谢谢
浏览 3提问于2011-07-20得票数 1
回答已采纳
可能重复：
在GHCi (7.0.2版)中，如果我询问函数类型的类型，结果会有问号：
Prelude> :kind (->)
(->) :: ?? -> ? -> *
为什么这种类型包括问号而不只是星号* -> * -> *？问号是什么意思？为什么其他类型只使用星号？
Prelude> :kind (,)
(,) :: * -> * -> *
浏览 29提问于2011-03-19得票数 18
回答已采纳
遵循这些，我成功地在Ubuntu上安装了scikit learn。
然而，当我运行一个使用它的程序时，我得到了这个错误：
Traceback (most recent call last):
File "begueradj.py", line 10, in <module>
from sklearn.preprocessing import normalize
ImportError: No module named sklearn.preprocessing
我该如何解决这个问题？
浏览 1提问于2015-03-21得票数 8
2回答
据我所知，传递参数在默认情况下是值类型。在我的示例中，第一个函数test1采用引用类型并取消装箱，如果我没有弄错的话，它会降低性能。然而，我从来没有读到过您喜欢test2以提高性能的说法。
那么最佳实践是什么呢？
public Main(){
string test = "hello";
test1(test); // Does this line perform a boxing? So it's not good for performance?
test2(ref test); // Passing a reference as a ref
浏览 0提问于2012-03-09得票数 2
回答已采纳
1回答
我正在寻找一个解释，而不是一个解决方案:这里是我注意到的。假设我有一个方法测试，如下所示，它正在处理表达式。由于Func的返回Func是"object"，所以当我用值类型属性(Test<TestClass>(x => x.SomeInt))调用函数时，框架将我的表达式封装到x=> Convert(x.SomeInt)中，.Body不再是if类型的MemberExpression。可能是boxing/unboxing造成的吗？但这份文件在哪里。
static void Test<TEntity>(Expression<Func&l
浏览 2提问于2016-02-25得票数 0
回答已采纳
2回答
因此，我知道您可以拥有对象流，即Stream<T>和专门的原语流，例如IntStream、DoubleStream等。后者的优点之一是避免了自动装箱。
另外，如果我们以IntStream为例，它有专门的操作，例如接受IntPredicate的过滤器。
我想知道我是否有一个IntStream对一个Stream<Integer>，在这一点上你要节省拳击。
intstream.filter(x -> x >= 50).forEach(x -> System.out.println(x));
vs
stream.filter(x -> x >= 5
浏览 2提问于2016-02-04得票数 6
回答已采纳
我正在实现一个自定义损失函数，如下面的代码所示，用于简单的分类。但是，当我运行代码时，我得到错误ValueError:没有为任何变量提供渐变： import os
os.environ['KERAS_BACKEND'] = "tensorflow"
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers
from sklearn.prep
浏览 32提问于2021-02-04得票数 0
当我试图导入imputer模块时，我得到了这个错误
from sklearn.preprocessing import Imputer
错误：
ImportError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-10-40d42fb5b303> in <module>
1 # Import the Imputer module
----> 2 from sklearn.preprocessing import Imputer
3
浏览 7提问于2022-04-28得票数 1
回答已采纳
3回答
在Java中，没有像I C++那样的操作符覆盖，所以我不知道如何为我自己的类实现装箱/拆箱。
例如，当我们这样做时，可以对Integer或Float使用装箱和拆箱：
int myVar = new Integer(25);
但是如何在我的类MyObject中实现类似的东西呢？(在这种情况下，我想自己包装一个原始类型)。有没有什么代码示例？
浏览 1提问于2013-04-10得票数 7
4回答
2和3是装箱/取消装箱的例子吗？
1)文档示例：
int i = 123;
object iBoxed = i;
i = (int) iBoxed;
2:拳击/取消拳击也是吗？
int i = 123;
object iBoxed = i;
i = Int32.Parse(iBoxed.ToString());
3:拳击/取消拳击也是吗？
int i = 123;
object iBoxed = i;
i = Convert.ToInt32(iBoxed);
我假设在所有的例子中，技术上都是一样的。
在堆栈上创建值类型。
在堆栈上创建引用，将值复制到堆中。
将堆值复制到引用。引用被
浏览 7提问于2011-06-06得票数 5
回答已采纳
我正在尝试从Sklearn导入StandardScalar，预处理，但它一直给我一个错误。 这就是确切的错误： ImportError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-6-1f73df509116> in <module>
----> 1 from sklearn.preprocessing import StandardScalar
ImportError: cannot import name 'StandardScalar
浏览 1086提问于2019-06-10得票数 2
我发现自己处于这样一种境地:由于各种巨大的性能优势(在我的例子中)，我必须使用自己的动态数组实现。然而，在为我的版本创建了一个枚举器，并将其效率与列表使用的枚举器进行了比较后，我有点困惑；列表一比我的版本快了大约30-40%，尽管它要复杂得多。
下面是列表枚举器实现的重要部分：
public struct Enumerator : IEnumerator<T>, IDisposable, IEnumerator
{
private List<T> list;
private int index;
private int version;
浏览 0提问于2012-12-07得票数 16
回答已采纳
1回答
我需要存储一些整数值作为数组的内容。但是当我尝试这样做的时候，它抛出了一个警告，传递'addObject‘的参数1使指针从整型变为无类型转换。显然，值没有存储在数组中。这是代码。
NSUInteger i;
for (i=0;i<5;i++){
[array addObject:i];}
浏览 0提问于2010-02-03得票数 4
回答已采纳
考虑下面两个例子。
1个流
myList.stream().map(this::getInt).max(Integer::compareTo);
2老办法
int max = Integer.MIN_VALUE;
for (MyItem item : myList) {
max = Math.max(max, getInt(item));
}
上面的getInt方法接受一个MyItem参数并返回一个int结果。
在这里，#2给了我比#1更低的延迟。有谁知道为什么或者我出了什么问题吗？
浏览 0提问于2020-05-06得票数 0
2回答
拳击解拳
、、、
在C#中搜索装箱和取消装箱时，我发现了下面的代码片段。
class TestBoxing
{
static void Main()
{
int i = 123;
// Boxing copies the value of i into object o.
object o = i;
// Change the value of i.
i = 456;
// The change in i does not effect the value stored in o.
浏览 2提问于2014-12-20得票数 1
回答已采纳
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
对象存储
即时通信 IM
实时音视频活动推荐
腾讯云开发者
