测试集上存在不可见数据的OneHotEncoding问题
OneHotEncoding是一种常用的数据编码技术，用于将分类数据转换为机器学习算法可以接受的数值型数据。它可以将每个分类特征的每个可能取值映射到一个新的二进制特征，该特征代表了原始特征的某个取值是否存在。
在测试集上存在不可见数据的OneHotEncoding问题是指，在使用OneHotEncoding对测试集进行编码时，可能会遇到测试集中存在训练集中没有出现过的分类特征取值的情况。这会导致OneHotEncoding编码器无法正确处理这些不可见数据，从而导致编码结果与训练集不一致。
为了解决这个问题，可以采取以下方法之一：
- 数据预处理：在进行OneHotEncoding之前，先对训练集和测试集的数据进行预处理，确保两者的分类特征取值一致。可以使用pandas库的
pd.get_dummies()函数对训练集和测试集的分类特征进行编码，并设置dummy_na=True参数以处理缺失值。这样可以确保在OneHotEncoding时，所有可能的分类特征取值都会被考虑到。 - 合并训练集和测试集：将训练集和测试集合并成一个数据集，然后进行OneHotEncoding编码。这样可以确保所有可能的分类特征取值都会被编码到，并且不会出现训练集和测试集不一致的问题。在合并后的数据集中，可以使用某种方式标记出训练集和测试集的数据，以便后续处理时区分它们。
- 使用其他编码方法：除了OneHotEncoding，还有其他一些编码方法可以处理分类特征，如标签编码(Label Encoding)和特征哈希化(Feature Hashing)等。这些方法可以将分类特征转换为数值型数据，但不会引入过多的特征维度。在处理存在不可见数据的情况时，这些方法可能更为合适。
需要注意的是，以上方法仅针对测试集上存在不可见数据的OneHotEncoding问题的解决方案，具体选择哪种方法取决于数据的特点和实际需求。
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相关·内容
我使用OneHotEncoding来生成一个分类问题的假人。当使用训练数据时，我得到了300多个虚拟列，这是很好的。但是，当我输入新数据(行数较少)时，OneHotEncoding只生成大约250个虚拟数据，考虑到较小的数据集，这并不奇怪，但由于功能不对齐，所以不能将新数据与模型一起使用。
是否有一种方法可以保留用于新传入数据的OneHotEncoding模式？
浏览 4提问于2020-05-05得票数 0
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我正在处理一个分类问题，我已经将我的数据分成了训练集和测试集。
我只有很少的分类列(大约4-6列)，我正在考虑使用pd.get_dummies将我的分类值转换为OneHotEncoding。
我的问题是，对于训练和测试拆分，我必须单独执行OneHotEncoding吗？如果是这样的话，我想我最好使用sklearn OneHotEncoder，因为它支持拟合和变换方法，对吧？
浏览 1提问于2019-04-05得票数 7
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我还在学习过程中，所以我很抱歉，如果这没有多大意义。
我正在做Kaggle学习微型课程，为了处理丢失的表格数据，我们学到了如何使用带有输入的管道作为数值数据，使用OneHotEncoding处理分类数据。另一方面，我们还学习了如何使用pd.get_dummies，根据我的理解，它只是作为OneHotEncoding工作的(如果我错了，请纠正我)。
然而，仅使用pd.get_dummies似乎比其他方法给出了更好的结果，但在另一种方法中，我甚至还在计算数值，在这里，与pd.get_dummies一样，我甚至不确定丢失的数值会发生什么。
这是怎么回事？
谢谢!
PS:在我们使用pd.get_du
浏览 0提问于2019-07-24得票数 0
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我有一个庞大的混合数据集，它由数值属性和分类属性组成，在OneHotEncoding上形成一个具有很高维数的数据集。
将机器学习算法(如K-均值聚类、降维和回归)应用于数据集子集是否明智？例如，首先将K-均值聚类应用于数值列，然后将结果与分类数据集连接起来。
浏览 0提问于2018-02-28得票数 1
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我只想检查一下，对于RandomForestClassifer或任何基于树的分类器，我的自定义编码思想是否存在明显的缺陷。
正如大家都知道的那样，sklearn只能处理数值特性，分类特征应该以某种方式被编码成具有数值值。网络上最推荐的编码技术是OneHotEncoding和OrdinalEncoding (以及标签编码)，但是很多帖子说这可能会使模型有缺陷，尽管我找不到支持这一技术的文献)。对于图片中的cat特性集，OneHotEncoding似乎是goto，因为特征值没有任何固有的顺序。但是，由于很少有特性具有较高的基数，并且OHE可能导致非常稀疏的矩阵，因此我们认为对其进行编码有点不同，如
浏览 0提问于2022-02-18得票数 0
我试图在以下数据集的分类变量上使用OneHotEncoding。
首先，我正在尝试转换“地理”专栏。以下是我迄今所做的工作：
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
from sklearn.compose import ColumnTransformer
ct = ColumnTransformer(['Geography',OneHotEncoder(categories='auto'),[1]],remainder='passthrough')
df_ = ct.fit_tr
浏览 2提问于2021-11-17得票数 1
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罕见事件训练后支持向量机性能差
、、、、
我发现加权支持向量机是一种处理类不平衡问题的分类方法。我的数据集与罕见事件(标记为1的少数类)和多数类(标签为0)高度不平衡。因此，我用分层交叉验证技术实现了监督分类加权svm技术，因为这些技术能够处理类的不平衡。我为C参数(boxconstraint)添加了额外的调优。训练采用5倍交叉验证方法进行.该方法在训练集上效果良好。我在训练后表现很好。这我可以说是因为通过观察训练后的混乱矩阵。
cmMatrix =
1443 27
0 30
一般建议使用优化的超参数进行再训练.因此，我在整个数据集上再次运行了经过训练的模型(重
浏览 0提问于2018-07-11得票数 1
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我正在尝试学习ML.Net和C#来解决一个学校的问题，试图找到类似的问题，但它们都没有解决我的问题。 我如何解决这个问题？ 错误是来自数据集还是来自代码？ class ML_BankModel
{
static readonly string _dataPath = Path.Combine(Environment.CurrentDirectory, "BankDataSet", "Churn_Modelling.csv");
static readonly string _modelPath = Path.Combin
浏览 15提问于2021-11-06得票数 1
我有一些绝对的价值
E.g. things = 'cat', dog', 'pen', 'bar'
通过OneHotEncoding将其编码为数值：
car dog pen bar
1 1 1 1
我想使用数据集中的一些列。
例如汽车狗笔，而不是酒吧。
为此，我定义了特定的列：
dataset = dataset[['car', 'dog', 'pen']]
但有时我想要的一些列-在我的数据集中没有出现，例如“汽车”
然后Python打印错误：
KeyError: "[&
浏览 6提问于2020-06-30得票数 1
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我用100棵树对时间序列数据进行预测，r平方评分为0.9249886998972637。这样合身了吗？我怎么知道？另外，我如何确定森林的大小？我的数据大小是1400，变量27 (1400*27 =37800)。
浏览 0提问于2021-01-03得票数 0
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这不是列车与试验中的不同特征数的副本
我的数据中有一些分类列，每个列的基数都很大，所以我选择使用LabelEncoding over OneHotEncoding。但是，验证集中的某些类别没有出现在培训集中，它们导致我的模型执行得非常糟糕。我在上网，但找不到办法。
有什么办法可以解决这个问题吗？
提前谢谢你。
浏览 0提问于2021-03-30得票数 1
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我是ML.NET的初学者，我的数据有点问题。当我将它们放入mlContext.Fit(.)中时，收到的错误如下：
Column 'Temperature' has values of I4which is not the same as earlier observed type of R4.
这是我的密码：
try
{
var mlContext = new MLContext();
var reader = mlContext.Data.CreateTextReader<Train
浏览 0提问于2019-02-01得票数 0
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我正在使用伟大的fable包，并试图使用arima和ets模型创建分层预测，并与td、mo、bu和min跟踪进行协调，以比较和查看什么是最佳方法。我的系列在后期有一些需要回归的效果，所以我尝试创建一个二进制回归器来处理这个问题。我读过和关于使用new_data参数添加具有分层预测的回归者的文章，而不是用于非分层预测的xreg参数。通过将数据分解成火车和测试集并将测试传递给new_data，我已经成功地实现了这种方法，就像Rob在link1中描述的那样。我目前这个任务的问题是，需要建模的效果在本系列中都是后期的，所以它们都在测试集中。
首先是我的可复制的示例数据：
library(tidyver
浏览 2提问于2021-05-28得票数 0
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探索ML.Net和我想要预测员工流动。我有一个数据集可用，数字和字符串值之间的混合。
这只是我尝试了解ML.net的纯探索。因此，我的方法是，简单地一步一步地探索各种选择，这样我就能尽可能好地理解每一步。
加载数据
准备数据集并对字符串特性进行分类转换
应用转换后显示数据集
然后将数据集拆分为火车和测试数据集。
用分类算法训练模型
根据测试数据集进行评估
输出模型的特征权重
用它做些很酷的事
该模型如下所示，并基于来自IBM的开放源代码消耗数据集。
模式：
public class Employee
{
[LoadColumn(0
浏览 0提问于2019-06-17得票数 0
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我通过从数据集不同部分创建的许多小的xgboost模型来对客户进行分类。由于很难手动支持许多模型，所以我决定通过Hyperopt自动调整超参数，并通过Boruta进行特性选择。
你能告诉我，首先应该做什么:超参数调优还是功能选择？另一方面，这并不重要。在功能选择之后，功能的数量从2500个减少到100个(实际上，我有50个真实特性，5个分类功能通过OneHotEncoding转到2400个)。
如果需要代码，请告诉我。非常感谢。
浏览 2提问于2020-07-09得票数 2
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模型中的过拟合问题
、、、
鉴于汽车的特点，我正在做一个预测汽车价格的项目。我收集了13000多个例子。在清理和操作数据之后，我留下了11000多个例子，我使用了汽车的12个功能，比如里程、年份、品牌和所有其他重要的东西。在模型选择之后，我决定使用随机森林来预测模型。有几个问题让我很感兴趣：
( 1)在整定模型时，我在测试集上所能得到的最佳结果是平均绝对误差大于2200。R_2评分为0.92，训练集误差为900-1000.R_2的分数是0.98，我无法消除这种过度拟合，如果是，我认为它是什么。我试着用不同的参数来搜索套袋，森林，甚至是增强(我知道它减少了偏差，而不是方差，但我非常绝望)，但是测试误差和最佳参数的训练误差总
浏览 0提问于2018-06-11得票数 1
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我想用CNN对5个类别进行分类，但其中4个类别只有16到60张图片，而最后一个类别有1300多张。我知道16或60图像是不够的，所以我想使用转移学习，微调和数据增强。然而，我有几个问题。
由于数据增强必须仅用于培训数据，所以对于验证集而言，来自4个类的图像将非常少，这会不会是一个问题？
是否需要在培训/验证/测试中将其分开，或者培训/验证是否足够？
另一个问题是不平衡的数据:如果每个类别中的图像数量有如此之差，过度采样或过低采样是否是一个好的解决方案？
对于转移学习和微调，我应该冻结所有的卷积层，还是只训练一个FC层？
浏览 0提问于2021-04-28得票数 2
我试图在GPU模式下用pyTorch对一些数据进行热编码，但是它一直给我一个例外。有人能帮我吗？
以下是一个例子：
def char_OneHotEncoding(x):
coded = torch.zeros(x.shape[0], x.shape[1], 101)
for i in range(x.shape[1]):
coded[:,i] = scatter(x[:,i])
return coded
def scatter(x):
return torch.zeros(x.shape[0], 101).scatter_(1, x.vie
浏览 1提问于2019-02-01得票数 3
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我目前正在解决一个问题，该问题比较了三种不同的机器学习算法在相同数据集上的性能。我将数据集划分为70/30个训练/测试集，然后使用GridSearchCV和X_train, y_train对每个算法的最佳参数进行网格搜索。
第一个问题，我是应该在训练集上执行网格搜索，还是应该在整个数据集上执行网格搜索？
第二个问题，我知道GridSearchCV在其实现中使用了K-fold，如果我在GridSearchCV中比较的所有三种算法都使用相同的X_train, y_train，这是否意味着我执行了交叉验证？
任何答复都将不胜感激，谢谢。
浏览 6提问于2018-03-08得票数 22
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我希望在我的web应用程序中以以下方式实现测试反馈--当具有测试权限的用户登录时，web应用程序中的每个页面都会打开小反馈窗口并将其停靠在角落。测试人员可以使用此窗口来描述问题，并最终添加附件。在确认后，模块将数据保存在数据库中，并记录浏览器版本、相关对象序列化等相关数据。
有类似的东西已经实现为免费的使用模块吗？
谢谢。
编辑
谈到ASP.NET，我认为这是一个继承Page的类，实现了默认设置。若要启用测试，请从该类继承。测试完成后，您可以通过再次从Page继承来禁用整个程序.
可以使用web.config设置数据库配置。该类还可以提供WriteIssue(上下文c，UserInput输入)
浏览 2提问于2009-04-27得票数 6
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为什么测试数据使用所有训练数据的均值和方差？为了保持分布的一致性？使用model.train的BN层与model.val的区别是什么？
浏览 2提问于2022-10-22得票数 -2
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我试图将一个PHP站点移植到cakePHP中，由于数据库表中错误命名的列数量之多，这是有些困难的，等等。
不管怎么说，在重命名了很多东西之后，我已经获得了大部分的机会，而且我可以把整个网站都烘焙，不会有太多的问题。然后我可以正常地浏览这个站点(烘焙版)，所有的东西看起来都很正常，但是有一个名为“set”的表，它似乎导致了一个问题。
这个桌子的名字有什么特别的预订吗？当试图使用sets控制器时，即: site/sets/index或site/sets/add只返回一个错误，说明它不是在控制器中定义的。如果然后继续访问任何其他控制器，则会遇到以下错误：
Fatal error: Call to u
浏览 1提问于2012-02-03得票数 2
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我是机器学习的新手，我偶然发现了以下问题。考虑到，假设我想预测另一个实际值，例如TripTime。我修改了代码，如下所示：
public class TripFarePrediction // this class is used to store prediction result
{
[ColumnName("Score")]
public float FareAmount { get; set; }
[ColumnName("Score2")]
public float TripTime { get; set; }
}
浏览 1提问于2019-02-14得票数 3
我即将将我的实现投入到一个管道中，而我现在面临的难题是什么时候真正分割测试和培训集？我有以下步骤，我目前所做的(名称是不言自明的)
DistinctValuesCleanser
OutlierCleanser
FeatureCoRelationAnalyzer
FeatureVarianceThresholdAnalyzer
DataEncoder
SimpleImputer
也许接下来还会有更多的EDA (探索性数据分析)步骤！
那么，现在的问题是，我是否在整个数据集上运行所有这些数据集，然后先拆分或拆分，然后只在培训数据集上运行这些步骤？
浏览 0提问于2022-05-06得票数 0
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我在做一个俄国笔迹字符识别。例如，我有一张字母的图片，我的系统应该识别这张图片上的大多数符号。我对数据集的识别有问题。我发现了一些像这样的英文手写符号的数据集。我的问题是:我在哪里可以找到俄罗斯笔迹符号的数据集，因为我没有在谷歌上找到它？
浏览 3提问于2017-11-08得票数 3
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我在测试用例上有问题。在此之前，我从未测试过在关系数据库中添加表的表单，我也不确定什么是好的方法--我应该写下涵盖所有数据类型的测试用例，比如int、float、boolean等等，还是只覆盖屏幕上可见的那些数据类型？我不知道怎么开始，也许是阴性测试
如果用户不输入模式或名称，会发生什么情况？
📷
我将对任何能引导我采取好方法的想法表示感激。
浏览 0提问于2020-09-21得票数 0
(对不起，我的英语很差)
我已经将access数据库导入到visual 2013中的C# winform项目(.net 4.0)中。它会自动创建一个.cs文件，其中包含DataSet、TableAdapter和TableAdapterManager。我将数据从数据库导入到DataSet，没有错误。我成功地操作了数据，并使用TableAdapterManager.UpdateAll()将更改保存到数据库中。
但是现在我尝试插入新的数据，并在表之间进行关联。例如，像我这样的数据库
父表: autonum键字符串父名
子表autonum键字符串子名int parentKey
第一次尝试:我用pare
浏览 2提问于2014-11-09得票数 0
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我是计算机视觉领域的新手，所以如果这个问题在任何方面都不合适，我很抱歉。
我已经使用PascalVOC 2012数据集创建了一个分段模型，到目前为止，我只能在火车和val数据集上测试它。现在我想使用测试集来测试我的模型，但是它没有提供任何注释，所以我不确定我能做些什么来衡量我的模型在测试数据上的性能。
我注意到，其他数据集(如COCO )没有为测试数据提供注释。
我很好奇，发表了关于这些数据集的模型的论文的研究人员是如何在这种情况下对测试数据进行测试的，以及我能做些什么来做到同样的事情。
提前感谢您的帮助！
浏览 1提问于2019-11-26得票数 2
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我遇到了一个分类问题，其中使用FeaturizeText方法将一些文本值转换为数值vector.For，在回归问题中使用OneHotEncoding方法也是如此。那么有什么不同呢？提前谢谢。我在微软的文档中找不到任何有用的东西。
浏览 23提问于2019-04-25得票数 2
1回答
要部署的最终模型的预处理
、、、、
通常，对于ML工作流，我们导入数据(X和y)，将X和y划分为train、valid和test，对train、valid和test的数据进行预处理(缩放、编码、计算nan值等)，执行HP调优，在得到最佳HP模型后，将最终模型拟合到整个数据集(即X和y)。
现在的问题是，X和y不是预处理的，因为只有train、valid和test是预处理的。因此，当在X和y上拟合最终模型时，我们将得到一个错误，因为我们还没有对X和y进行编码(并执行其他预处理步骤)。那么我们应该如何在整个数据集上训练最终的模型呢？在拟合最终模型之前，我们是否对X和y进行预处理？如果是这样的话，会不会导致数据泄漏/过度拟合？
任何帮
浏览 0提问于2021-11-29得票数 1
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我有一个预测多个问题答案的模型。我使用了一个80/20的火车测试分裂我的问题，并调整它。
这些问题实际上构成了游戏的一部分，也就是游戏中的10个问题。分裂时的数据被随机地洗牌和分割，所以问题不再是游戏的一部分。
我现在可以用同样的问题，它被训练和测试，以重新测试所有的问题，但为了确定赢得比赛的百分比？或者，在最初训练我的模型时，训练数据和测试数据是否应该通过游戏而不是问题来分割？
浏览 0提问于2019-04-24得票数 1
1回答
我需要在我的数据集中使用信息获取特征选择方法。然而，我被告知，在分割数据之前使用它将导致数据泄漏和有偏见的结果。
我读了很多关于这个的文章，但我还是不明白(我想)。我所读的文章通常只讨论它，而且示例总是使用包装/嵌入方法，无法使用我需要的方法找到一个示例。
所以问题是，既然信息增益是classifier-independent，在完整的数据集中使用它，在分割前仍然会导致信息泄漏？
浏览 4提问于2021-01-07得票数 0
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我用NetBeans编写了一个程序，它接受一个输入.txt文件，然后将输出写到控制台。它可以正常工作，但是当我尝试使用JUnit测试它时，程序读取的文件不正确。
例如，它读取的不是'ö'，而是'ö'
有没有办法解决JUnit不读非英语字符的问题？
浏览 3提问于2020-10-01得票数 0
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我正在尝试使用ML.NET为一个销售分析应用程序设置一个销售预测算法，我刚刚开始学习ML.NET，并且按照微软的教程完成了所有的工作。https://github.com/dotnet/machinelearning-samples/tree/master/samples/csharp/end-to-end-apps/Regression-SalesForecast 这是源代码模型 public class SalesSummaryGeneralizedDTO
{
public float ProductId { get; set; }
public float SalesQ
浏览 35提问于2019-02-13得票数 2
1回答
我有两个数据集(train.csv)和(test.csv)围绕预测疾病的死亡结果。这两个集合都包含20个自变量(年龄、体重等)，但只有train.csv数据集包含真正的死亡结果(活的为0，死亡的为1)。训练数据集的形状为(650，21)，而测试数据集的形状为(200，20)。我也在使用python，而且数据集不平衡，在训练集中只有大约30人死亡。
我必须使用训练集对模型进行训练，并使用测试数据集预测结果，以及显示性能表等内容。然后，我必须将预测的结果放入一个新的.csv文件中提交，该文件将根据不同的数据集进行测试，并给我一个ROC/AUC评分。此提交必须具有与测试数据集相同的观察量，即200。
浏览 0提问于2022-01-05得票数 0
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我在MyProject中有一个内部类。我的UnitTestProject中还有一个内部类。我想从MyProject.internalClass继承UnitTestProject.internalClass。但我不能继承。这是我的密码。
namespace MyProject.Data
{
internal class BaseClass
{
}
}
namespace MyUnitTests.Data
{
internal class TestClass: BaseClass
{
}
}
我将参考MyProject.dll添加到UnitT
浏览 0提问于2014-10-02得票数 0
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验证和测试的准确性差别很大
、、、、
我目前正在处理kaggle中的一个数据集。在训练了训练数据的模型后，我在验证数据上对其进行了测试，得到了0.49左右的准确率。
然而，相同的模型在测试数据上的准确率为0.05。
我使用神经网络作为我的模型
那么，发生这种情况的可能原因是什么，以及如何开始检查和纠正这些问题？
浏览 3提问于2018-02-10得票数 10
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验证与预测的区别
、、、、
作为通过预测()或通过fit()验证？的后续，我想知道验证和预测之间的区别。为了保持简单，我将参考train、val和test：
📷
培训数据:训练模型，特别是通过GridSearchCV或类似的验证数据找到超参数:在“新”数据上验证这些超参数？测试数据:对未见数据进行预测
到目前为止我的状况：
分离数据: 60 %的培训- 20 %的验证- 20 %的测试
查找训练数据上的超参数
利用.fit(X_train, y_train, validation_data(X_val, y_val))重新拟合训练数据的最佳参数。
通过.predict()或.evaluate()检查未见数据的模型。
这是
浏览 0提问于2019-10-17得票数 0
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在编码数据访问层时，我创建两组类，一组用于数据实体，一组用于CRUD操作，每当我使用来自第二组的类时，我在使用该类的任何方法之前执行该类，这些CRUD类没有任何成员，它们只有方法和函数。
考虑到应用程序是Web应用程序，我的问题是，在CRUD类中将这些方法/函数实现为静态的好吗？
因为它们没有成员，而且只用于执行数据库操作，所以当多个用户同时使用时，它们是否仍然存在冲突，或者可能存在其他问题？
浏览 3提问于2015-09-05得票数 0
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目前，我正在使用chartjs生成12个国家的图表数据。
我在折线图上有12个国家的日期。但问题是，当我将鼠标悬停在这些点上时，无法获得国家/地区的详细信息。相反，我得到x和y轴值，它们是y轴上的time和(sum)。当我悬停时如何获取国家/地区的数据。
另外，如果点击了某个点，我应该会在点击时获得该数据。假设我在英格兰悬停并在其上悬停，我应该得到一个仅包含英格兰数据的警告框。
在chartjs中有什么解决方案吗？
浏览 0提问于2015-05-20得票数 0
对于spyder中的灾难性数据，我们可以直接使用没有OneHotEncoding的LabelEncoding吗？
浏览 0提问于2019-06-06得票数 2
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在Kaggle比赛中，我们有一个训练和测试数据集。因此，我们通常在训练数据集上开发一个模型，并使用该算法所看不到的测试数据集对其进行评估。我想知道，如果只给我们一个数据集而没有任何测试数据集，那么验证回归问题的最佳方法是什么。我认为可能有两种方法：
在第一步中，在导入数据集之后，将其转换为训练和测试数据集，使用这种方法，算法直到最后一步才能看到测试集。经过预处理和特征工程，我们可以在训练数据集上使用交叉验证技术，或者使用训练测试分割来提高模型的误差。最后，模型的质量可以通过看不见的数据进行检验。
也看到，对于回归问题，一些数据科学家使用整个数据集进行测试和验证，我的意思是他们同时使用所有的数据
浏览 1提问于2020-09-04得票数 0
我正在跟踪这个谷歌的系列：机器学习速成班。
在关于概括的一章上，他们声明如下：
测试集上的良好性能是一般新数据良好性能的有用指标，前提是：
-测试集足够大。
- -不要一遍又一遍地使用相同的测试集来欺骗.
为什么第二点是坏的呢？只要没有在训练阶段使用测试集，为什么继续使用相同的测试集来测试模型的性能会有什么不好呢？这样做并不会使模型产生偏差(测试集不会在内部更新模型的任何参数)。
浏览 0提问于2018-07-20得票数 0
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我在做文字分类处理奇怪的结果。我有两个数据集，一个标记，另一个未标记。当我使用一些分类器(支持向量机、朴素贝叶斯、knn、随机森林、梯度提升)对标记分类器进行分类时，即使没有调优，所有的分类器(占BAC的98%以上)都有很好的性能，但是当我试图在未标记数据集上预测结果时，每个分类器的预测结果都有很大的不同。我使用TF-以色列国防军作为矢量器，我也尝试使用双标和三角图，但没有什么变化。我还尝试使用SMOTE创建不同的新观测(即使我对不平衡的数据集没有问题)，只是为了看看对于新的数据，算法是否会更好地推广，但是，即使在这种情况下，什么也没有改变。我能做些什么来解决这个问题呢？为什么会发生这种情况？
浏览 2提问于2020-05-12得票数 2
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我有两个问题，如果可能的话，我想确定(问题加粗)：
我最近已经理解(我希望)随机森林分类算法，并尝试使用Python上的sklearn在从卫星图像派生的相当大的像素数据集(特征是不同的波段，标签是我自己概述的特定特征，即植被、云等)上应用它。然后，我想了解模型是否遇到了方差问题，所以我首先想到的是比较训练和测试数据。
这就是让我感到困惑的地方--据我所知，有许多不同的帖子是关于：
How CV误差与OOB误差相比，随机森林分类器的训练误差几乎总是0(即根据训练数据拟合我的模型并用它对同一组训练数据进行预测)--不管树深是怎样的。
关于第2点，我似乎永远无法比较我的训练和测试错误，因为前者总是很
浏览 8提问于2022-01-24得票数 0
数据文件：
gender category subcategory item_brand item_NWT item_price
Women Outerwear Jacket J. Crew NWT 22.0
Women Outerwear Jacket Talbots NWT 50.0
Women Outerwear Jacket J. Crew NWT 100.0
我打算使用FeatureHasher
浏览 2提问于2022-07-09得票数 0
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我正在使用scikit创建一个决策树模型--学习，在使用进行缩放之前，我需要对数据进行拆分。但是，我也想使用cross_val_score()方法。
我首先使用OneHotEncoding()在make_column_transformer()中编码了一些分类数据，如下所示：
transformer = sklearn.compose.make_column_transformer(
(sklearn.preprocessing.OneHotEncoder(handle_unknown='ignore'), ['SoilDrainage'
浏览 7提问于2022-07-25得票数 3
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我有一个包含混合变量的非常大的数据集。我已经使用OneHotEncoding将分类变量转换为数值变量，它产生了超过几千个不同的特性，即组合。
是否有可能在OneHotEncoded数据上应用降维算法，这看起来像[[1. 0. 1. 0.]...[0. 0. 0. 0.]]，还是应该通过与原始数据集合并来实现？
浏览 0提问于2018-02-19得票数 8
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我有一个数据集，我使用标准标量执行了OneHotEncoding和标准化操作，现在我已经对数据进行了预处理，我必须将其可视化，但是在将数据转换为熊猫数据时，它显示了错误。可视化预处理数据的方法是什么？
我已经采取的步骤
df = pd.read_csv(filepath)
categorical_features = [column names which are categorical in nature]
numerical_features = [column names which are numerical in nature]
one_hot = OneHotEncoder(
浏览 0提问于2021-09-28得票数 0
我被从SE的根站点重定向到这个站点。
我不是DBA，所以我不应该这么做，但我必须这么做，所以我事先向各位DBA们道歉，他们将读到这篇文章：
我正在将Oracle数据库从10.2.0.4.0迁移到11.2.0.1.0，从win 2003迁移到win 2008，这两者都是64位。
首先，我计划出口/导入，看看发生了什么，我发现，虽然大部分都进行得很顺利，但我对不同的字符集有一个问题:在10上我有WE8MSWIN1252，在新的11上它使用的是AL32UTF8。
我在几张桌子上得到了“值太长”这几条记录。其他的一切似乎都处于相当好的状态。
我在某个地方读到，长度问题与几个单字节字符被翻译成多字节有关
浏览 0提问于2012-10-13得票数 2
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