one-hot-encoding

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TensorFlow의 LSTM 범주 형 시퀀스에 대한 OneHotEncoding

숫자로 표시된 범주 집합에서 시퀀스의 다음 범주를 예측합니다. 나는 이것을 텍스트 생성기로 모델링했다. 각 범주에 대해 번호를 만들었으므로이 숫자를 열거 함수를 통해 할당하는 숫자 정보로 keras 및 tensorflow로 해석 할 수 있습니다. 출력에 OneHotEncoding을 사용해야한다는 오류가 발생했습니다. 진행 방법을 모르겠습니다. 정보의 One

python arrays tensorflow keras one-hot-encoding 2017-11-01

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OneHot Encoder 오브젝트 파이썬 저장

파이썬에서 OneHotencoder 오브젝트를 저장하는 방법이 있습니까? . 이유는 내가 훈련 데이터와 테스트 데이터의 사전 처리에서 그 객체를 사용하고 있으며 우리는 동일한 훈련 된 모델을 포함하는 API를 만들고 사용자가 만들 때 웹 사이트의 실제 데이터로 주입 할 것입니다. 따라서 먼저 데이터를 사전 처리해야하며 모델에서 o/p를 예측할 수 있어야합니

python scikit-learn one-hot-encoding 2017-12-24

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값을 변경하여 데이터 프레임을 일관되게 핫 인코딩합니까?

데이터 프레임의 형태로 콘텐츠 스트림을 받고 있습니다. 각 배치는 열의 값이 다릅니다. day1_data = {'state': ['MS', 'OK', 'VA', 'NJ', 'NM'], 'city': ['C', 'B', 'G', 'Z', 'F'], 'age': [27, 19, 63, 40, 93]} 와 같은 다른 하나 : day2

pandas scikit-learn one-hot-encoding 2017-12-30

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범주 형 인코딩 전후의 표준화?

나는 제품의 특정 가격을 예측하기 위해 회귀 알고리즘 (이 경우 k-NearestNeighbors)을 연구 중입니다. 저는 4 가지 가능한 값을 가진 하나의 범주 형 기능 만있는 교육 세트를 보유하고 있습니다. 나는 one-to-k 범주화 된 인코딩 체계를 사용하여이를 처리했습니다. 즉, 현재 판다 데이터 프레임에 3 가지 더 많은 열이 있으며, 현재 값에

machine-learning scikit-learn linear-regression sklearn-pandas one-hot-encoding 2017-11-13

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python xgboost에서 많은 수의 다른 값을 갖는 숫자 형 변수를 처리하는 방법은 무엇입니까?

파이썬에서 xgboost를 사용하여 회귀 문제를 해결하려고합니다. 하지만 문제가 발생했습니다. 나는 그것을 여러 곳에서 찾았지만 구체적인 결과를 얻을 수 없었다. 저는 음식 수집가 비즈니스 모델을 가지고 있습니다. 내 플랫폼의 사용자는 여러 레스토랑에서 주문할 수 있습니다. 회귀 모델을 사용하여 사용자가 배치 한 주문 (앱에 표시)을 예상하도록 ETA를 예

python scikit-learn regression xgboost one-hot-encoding 2017-09-27

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2 데이터 프레임을 결합한 다음 분리하십시오.

동일한 열 헤더가있는 2 개의 데이터 프레임이 있습니다. 나는 둘 다에 핫 인코딩을 수행하고 싶다. 나는 그들을 하나씩 수행 할 수 없다. 두 개의 데이터 프레임을 추가 한 다음 핫 인코딩을 수행 한 다음 두 개의 데이터 프레임으로 헤더를 각각 다시 나눠서 추가하고 싶습니다. 아래의 코드는 병합하는 대신 하나씩 핫 인코딩을 수행 한 다음 핫 인코딩합니다.

python pandas dataframe one-hot-encoding 2017-11-17

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sklearn을 사용하여 의사 결정 트리에 맞는 숫자 및 범주 형 변수 사용

sklearn의 범주 형 변수에 onehotencoding을 사용하는 동안 의사 결정 트리에 맞게 다른 숫자 변수와 함께 생성하는 희소 행렬을 사용하는 방법은 무엇입니까? OneHotEncoding을 사용하여 범주 형 변수를 희소 행렬로 변환하는 경우이 희소 행렬을 원래 데이터 집합의 숫자 변수와 어떻게 조합합니까?

scikit-learn decision-tree categorical-data one-hot-encoding 2017-10-03

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여러 열에 동일한 값이 포함되어있는 경우 대형 데이터 프레임을 핫 인코딩하는 방법은 무엇입니까?

제목이 본질적으로 내 문제를 파악합니다. 나는 데이터 프레임을 가지고 있으며 복수 열은 [0,1]과 같은 값을 가지며, 만약 내가 가서 df를 하나의 핫 엔코 드하면 동일한 이름을 가진 여러 개의 열을 가질 것이다. 지루한 솔루션은 수동으로 고유 한 열을 만드는 것이지만 매우 효율적이지는 않은 범주 형 58 개의 열이 있습니다. 이것이 도움이 될지 잘 모르

python pandas one-hot-encoding 2017-10-09

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Tensorflow는 레이블을 저장하기 위해 하나의 핫 인코딩 만 사용합니까?

저는 Tensorflow로 작업하기 시작했습니다. Caffe를 사용하면 효율적으로 데이터를 읽을 수 있었지만 Tensorflow를 사용하면 TFR 코드, 일괄 처리, 여러 위협 요소, 처리를 생성하면서 데이터로드 프로세스를 직접 작성해야합니다. 그 스레드 등. 그래서 그들은 데이터를 읽을 부분을 처리 할 때 시작 v3을 예로 들어 시작했습니다. 필자는 Te

python tensorflow one-hot-encoding tensorflow-datasets 2017-11-30

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하나의 핫 인코딩 된 기능에서 통합 된 범주 적 기능을 사용하여 의사 결정 트리 (sklearn)를 시각화 할 수있는 방법이 있습니까?

여기에 .csv 파일에 link이 있습니다. 이것은 의사 결정 트리를 연습하는 데 사용할 수있는 고전적인 데이터 세트입니다! 여기 import pandas as pd import numpy as np import scipy as sc import scipy.stats from math import log import operator df = p

python scikit-learn graphviz decision-tree one-hot-encoding 2017-10-25

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