我正在尝试使用sklearn LabelEncoder，但是它说它没有classes_属性，但是它确实存在，我不知道问题出在哪里。下面是我的代码片段 from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
def classes_():softmax") 然而，我
浏览 12提问于2019-02-09得票数 4
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嗨，我是机器学习的新手 我从一些pcap收集了一些数据:示例如下 Byte Count ByteAvg isMalware[66, 69, 90, ...] 6877 140.671805 1 并且我尝试了svm的示例代码
浏览 23提问于2021-04-13得票数 0
在为机器学习分类任务预处理标签时，我需要对获取字符串值的标签进行热编码。来自sklearn.preprocessing的OneHotEncoder或来自kera.np_utils的to_categorical需要int输入。这意味着我需要在一个热编码器前面加上一个LabelEncoder。我已经用一个自定义类手工完成了这项工作： class LabelOneHotEncoder(): self.ohe = OneHotEncoder我
浏览 86提问于2018-02-22得票数 11
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我有一个由dataframe加载的数据集，其中的类标签需要使用来自scikit learn的LabelEncoder进行编码。列label是类标签列，它具有以下类：为了执行标签编码，我尝试了以下方法，但不起作用。我怎么才能修复它？preprocessing
df = pd.read_csv('da
浏览 1提问于2018-05-10得票数 27
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我想使用预处理包中的StandardScaler类，但我在scikit Learn0.13上不断得到一个AttributeError: 'module' object has no attribute我可以在同一个包中使用LabelEncoder类。
浏览 24提问于2013-02-25得票数 4
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我有一个正在使用的数据集。我正在将它们从分类特性转换为决策树的数字特性。train_x, test_x, train_y, test_y = tts(df_x, df_y, test_size=0.3, random_state=42) return (accuracy, mse, scores.mean(), scores.std())
在上面的方法中，我传递最初用于编码数据帧的LabelEncoder<
浏览 0提问于2018-11-27得票数 0
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在缺少thecategorical_features属性的情况下，我使用google时出现了这个错误。from sklearn.preprocessing import LabelEncoder, OneHotEncoderX = star.iloc[:,:6]
浏览 3提问于2020-03-04得票数 1
我想使用sklearn2pmml将我的XGBoost模型保存为pmml。我使用的是PythonV3.7.3和Sklearn 0.20.3 & sklearn2pmml V0.53.0。我的数据主要是二进制的，只有3列连续数据，我在Databricks中运行我的笔记本，并将我的Spark数据帧转换为pandas数据帧。java.lang.ClassCastException: Cannot cast net.razorvine.pickle.objects.ClassDict to
浏览 182提问于2020-02-21得票数 1
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我打算在tflearn模型的超参数上执行网格搜索。似乎tflearn.DNN生产的模型与sklearn的GridSearchCV期望不兼容：import tflearnsklearn/base.py in clone(estimator, safe)
45 "it does not seem to be a scikit-learn</em
浏览 25提问于2016-08-16得票数 2
defpredict_career(Problem_Solving_Skill,Analytical_Ability,Maths_Score_12th,Logical_Reasoning,Social_Responsibility,Maths_score_12th,NATA_Score,Interest_in_Biology_subject,Thinking_Reasoning_Skills,Negotiation_Skill,Number_Of_Design_Language,Expansive_Thinking,Assurity_About_Work,Nift_Exam_Score,Typ
浏览 7提问于2021-06-02得票数 0
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在一个训练集的基础上，我们对一些所有都是数字的属性应用了一个简单的线性回归。X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, train_size = 0.8, test_sizeX_train, y_train)
printErrorMetrics(trueT
浏览 0提问于2016-10-20得票数 6
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有没有办法将我的字典中的值更改为整数？像scikit learn LabelEncoder一样mydict = {'a': 'apple', 'b': 'apple', 'c': 'grape'} to
mydict = {'a':我想知道有没有其他有效的方法。
浏览 14提问于2021-02-17得票数 1
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我需要实现最小二乘回归来拟合1-27次多项式.然后，我需要得到留出一次错误(k=n的交叉验证)。在进行了大量研究之后，获得LOO错误的最佳方法似乎是使用sklearn cross_val_score()。我的问题是，我不知道如何或是否可能使用回归模型。对于python和这些主题来说，这是一个新的主题，因此它的挑战性是原来的两倍。
浏览 0提问于2020-03-06得票数 0
我的X是一个用[misc.imread(each).flatten() for each in filenames]组成的数组，我的y2是一个由字符串组成的列表的一部分，比如["A","1","4","当我尝试clf.fit(X,y2)时，sklearn尝试将我的字符串列表转换为浮点数，但失败了，抛出了ValueError: could not convert string to float。
浏览 0提问于2015-01-19得票数 10
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我正在使用Scikit-learn进行文本分类。我想要计算每个属性相对于(稀疏)文档术语矩阵中的一个类的信息增益。但是我还没有在scikit-learn中找到这个方法。
然而，上面的信息增益公式与互信息的度量是相同的，这是的。这也符合中的定义。是否可以在scikit-learn中使用特定的交互信息设置来完成此任务？
浏览 1提问于2017-10-15得票数 29
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一个分类问题
、、
我有一组对象，每个对象都可以拥有(但并不总是显示)一组属性。属性在对象之间共享，因为不同的对象可以具有共同的属性，但任何两个不同对象的可能属性集合不能是相同的。对象可以显示的属性的数量不是固定的，例如，在上面的示例中，object1有3个属性，对象<
浏览 0提问于2022-12-28得票数 1
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目前，我正在编写与文本分析相关的代码，作为其中的一部分，我希望获得SVD分解的奇异值，如下所示 U = lsa.fit_transform(X)Azure ML studio中的scikitlearn的当前版本
浏览 1提问于2018-10-22得票数 1
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我正在尝试使用scikit learn的LabelEncoder来编码一个包含字符串标签的熊猫DataFrame。由于数据帧有许多(50+)列，我希望避免为每一列创建一个LabelEncoder对象；我宁愿只有一个大的LabelEncoder对象，它可以跨我的所有数据列工作。将整个DataFrame放入LabelEncoder中会产生下面的错误。请记住，我在这里使用的</e
浏览 299提问于2014-06-28得票数 274
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我有一个对象和一个距离函数，并希望在scikit-learn中使用DBSCAN方法对它们进行聚类。我的对象在欧几里得空间中没有表示。我知道，可以使用precomputed度量，但在我的例子中，由于距离矩阵的大小，这是非常不切实际的。在scikit-learn中有什么方法可以克服这个问题吗？也许，是否有其他的python DBSCAN实现可以做到这一点呢？
浏览 0提问于2015-10-05得票数 4
我通过conda install -c conda-forge scikit-learn-extra安装的scikit learn-extra不包含CommonNNClustering。尽管如此，KMedoids还是有效的。sklearn_extra.cluster.CommonNNClustering()
我得到"Attrib
浏览 0提问于2020-11-18得票数 1
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