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我正在尝试构建一个套索回归预测模型。我使用scikit learn中的OneHotEncoder，使用one-hot of-K方案对我所有的分类整数特征进行了编码。根据结果，实际影响预测模型的参数只有51个。我想研究这些参数，但它们的编码方式如上所述。你知道如何提取哪个分类整数特征对应哪个热编码数组吗？谢谢!
浏览 0提问于2015-11-28得票数 0
, 'domestic appliances'],
np.ravel(x) 我实际上试图重现这个问题中的代码：One-hot-encoding
浏览 11修改于2020-04-17得票数 0
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C D E F2 0 1 1 1 0 0
3 1 0 0 0 0 1 我发现： Transform table to one-hot-encoding
浏览 35提问于2019-05-09得票数 4
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我想在句子上执行tf-idf，在分类变量上执行one-hot-encoding，然后一旦它变得更小，就输出到驱动程序上的稀疏矩阵(对于一个scikit-learn模型)。
浏览 16提问于2016-11-11得票数 12
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train_generator_right_cc.next()
image = x1[i]pyplot.show()label = (y2[0][i],y2[1][i],y2[2][i],y2[3][i]) # categorical from one-hot-encoding
浏览 30修改于2020-05-20得票数 0
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应用于数据库数据的A的一次热编码：| A | One-Hot-Encoding||---------------------|------------------|
| A | One-Hot-Encoding
浏览 4修改于2019-09-24得票数 0
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towardsdatascience.com/what-makes-a-movie-hit-a-jackpot-learning-from-data-with-multiple-linear-regression-339f6c1a7022用One-hot-encoding
浏览 29修改于2019-06-24得票数 2
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import confusion_matrixfrom keras.utils.np_utils import to_categorical # convert to one-hot-encoding
浏览 3提问于2020-06-26得票数 0
#Get data DFcolumns = dataset.columns
#Perform one-hot-encoding
浏览 0提问于2021-01-07得票数 0
itertools
from keras.utils.np_utils import to_categorical # used for converting labels to one-hot-encodingkeras.layers.normalization import BatchNormalization
from keras.utils.np_utils import to_categorical # convert to one-hot-encoding
浏览 3提问于2018-11-27得票数 0
sklearn.linear_model import LinearRegression
train = sns.load_dataset('iris')
# one-hot-encoding
浏览 5提问于2021-11-23得票数 0
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中运行以下代码时，会导致以下错误：dataset_test.drop_duplicates(inplace=True)
#One-Hot-Encoding
浏览 4提问于2021-05-25得票数 0
pd
import keras.layers
from keras.utils.np_utils import to_categorical # convert to one-hot-encoding
浏览 40修改于2020-08-04得票数 2
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tf.keras.metrics.CategoricalAccuracy(name='train_accuracy')
def training(X_1,X_2,y):
#creation of one-hot-encoding
浏览 3修改于2020-06-16得票数 1
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import SGDimport numpy as np
#read from CSV file ,convert categorial value to one-hot-encoding
浏览 2修改于2017-12-01得票数 1
basic_df = pd.read_csv('posts.csv', sep=';', encoding = 'ISO-8859-1', parse_dates=[2], dayfirst=True)
# One-Hot-Encoding
浏览 0修改于2019-01-16得票数 2
第一个用于数据准备(string indexing -> imputing -> one-hot-encoding ->向量汇编)，第二个用于模型估计(随机森林分类器)。
浏览 0修改于2019-08-01得票数 0
X_train.reshape(X_train.shape[0], X_trainShape)# One-hot-encoding
浏览 3提问于2022-06-24得票数 0
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