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它声明“使用一个热的,也就是一个K的方案来编码分类整数特征。”
这是否也意味着它只编码了一个单词列表?
一种热编码的维基百科定义( )
在自然语言处理中,一个热向量是一个1×N矩阵(向量),用于区分词汇表中的每个单词和词汇中的每一个单词。该向量由所有单元格中的0组成,唯一用于识别单词的单元格中的单个1除外。
在下面运行代码似乎LabelEncoder不是一个热编码的正确实现,而OneHotEncoder是一个正确的实现:
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import MultiLabelBinarizer
from num
我想写一个程序来反转一个数字(不把它转换成一个字符串)。我的代码可以处理除前导为零的数字以外的所有数字,例如:500和类似的数字。当我想要005时,它只是给了我5。
以下是我的代码
System.out.println("Enter a number with at most 10 digits:");
long inputNumber = myKeyboard.nextLong();
long tempInputNumber = inputNumber;
long reversedNumber = 0;
我有一个由17个以上的列组成的pandas数据框架,其中一个名为Countries的特定列在该列中包含180多个唯一值。如何在超过180列的列中执行one-hot编码?
提供整个数据帧的示例
Region Country
0 Sub-Saharan Africa Cote d'Ivoire
1 Sub-Saharan Africa Ethiopia
2 Central America and Caribbean Panama
3 Europe
我正在尝试创建LSTM模型。我的数据形状(23931,7)。我选择了两列作为我的模型标题“火车”和标题“标签”。我遵循了两个教程,这里是,。
请帮我解释一下为什么这样做行不通。
当我运行它时,我得到以下错误:
ValueError: Error when checking target: expected dense_1 to have shape (1,) but got array with shape (12,)
X_train_pad.shape (2839,24) t_train_pad.shape(2839,24,14968)
import pandas as pd
import
我有两个训练集输入和输出集 X = df['First Word']
y = df['Answers'] 当我尝试的时候: from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
model = DecisionTreeClassifier()
model.fit(X,y)
predictions = model.predict(['how']) 我得到了错误: ValueError: could not convert string to float: 'what' 错误是因为无法将
one-hot编码和虚拟编码的区别,当使用默认参数(即drop_first=False)时,pandas.get_dummies方法是one-hot编码吗?
如果是这样,我从逻辑回归模型中删除截取是否有意义?下面是一个示例:
# I assume I have already my dataset in a DataFrame X and the true labels in y
import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import
我正在使用pytorch来训练模型。但当它计算交叉熵损失时,我得到了一个运行时错误。
Traceback (most recent call last):
File "deparser.py", line 402, in <module>
d.train()
File "deparser.py", line 331, in train
total, correct, avgloss = self.train_util()
File "deparser.py", line 362, in train_util
例如,如果我为这些值训练模型
Column1 = A , Column2 = B , Column3 = C , Label = 10
Column1 = D , Column2 = E , Column3 = F , Label = 20
Column1 = G , Column2 = H , Column3 = I , Label = 30
如果我想要预测呢?
Column1 = A , Column2 = B , Column3 = Z
模型对此做了什么?
我正在尝试将CatBoost应用于我的一个列,以获取分类功能,但得到以下错误: CatBoostError: Invalid type for cat_feature[non-default value idx=0,feature_idx=2]=68892500.0 : cat_features must be integer or string, real number values and NaN values should be converted to string. 我可以使用one-hot编码,但这里的许多人说CatBoost似乎更好地处理这一点,并且不太容易过度拟合模型。 我的
我正在使用带有scikit-learn包装器的Keras。特别是,我想使用GridSearchCV进行超参数优化。
这是一个多类问题,即目标变量只能在n个类的集合上选择一个标签。例如,目标变量可以是'Class1','Class2‘...“‘Classn”
# self._arch creates my model
nn = KerasClassifier(build_fn=self._arch, verbose=0)
clf = GridSearchCV(
nn,
param_grid={ ... },
# I use f1 score macro ave
在机器学习kaggle微型课程中,您可以找到这些数据集和代码来帮助您为竞赛建立一个预测模型: [put your user name here] /习题-分类变量/编辑。
它给出了两个数据集:1训练数据集和1测试数据集,您将使用它们进行预测并提交以查看您在竞赛中的排名。
在以下几个方面:
步骤5:生成测试预测并提交结果
我写了这段代码:EDITED
# Read the data
X = pd.read_csv('../input/train.csv', index_col='Id')
X_test = pd.read_csv('../inpu
我正在尝试使用CNN与Keras结合使用Tensorflow进行对象检测。我对此相当陌生,所以我使用教程作为指南,但使用了我自己的一套和其他一些东西。我得到的错误是Tensorflow的形状与x不兼容,2与x不兼容,其中x是我拥有的任意数量的训练图像,2是类的数量。我只是为了测试而使用了少量的图像,但我非常确定这不是问题所在? 我尝试了训练图像的不同倍数,但没有成功,并且我查看了model.summary()以查看模型是否完全按照我想要的方式进行布局。此外,我已经打印了我的训练图像的形状和它们的标签,它们看起来很正确。 图像大小为28 x 28像素,平面大小为784,完整形状为(28,28,