sklearn-pandas

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sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier가 문자열을 부동으로 변환 할 수 없습니다.

sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier을 사용하여 Python으로 데이터를 정리하려고합니다. 분류 자의 fit 함수에서 나는 csv 파일에서 Pandas에 의해 생성 된 DataTable 형식으로 교육 데이터를 제공합니다. 착용감 기능은 could not convert string to float : "training data

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팬더를 사용하여 표에 행을 추가하는 방법은 무엇입니까?

팬더를 사용하는 데 질문이 있습니다. I 가지고 이런 테이블 : 0 A B C D 1 S D F G ...... 및 첫번째 라인의 각 요소는 모든 컬럼 인덱스이다. 그러나 테이블의 맨 위에 줄을 추가하고 새 줄을 모든 콜론 테이블의 인덱스로 만들고 싶습니다. 어떻게해야합니까? 감사!!!!

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sklearn.model_selection 'KFold'개체가 나는 다음과 같은 코드</p> <p>이 코드에 문제가

을 반복 가능한되지 # simulate splitting a dataset of 25 observations into 5 folds from sklearn.model_selection import KFold kf = KFold(n_splits=5, random_state=None, shuffle=False) # print the contents of

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혼란 행렬 - 예측 모델로 변경하지 않음 (Sklearn)

3 가지 예측 모델이 있으며 혼란 행렬로 성능을 평가하고 있습니다. 3 가지 모델 각각에 대한 혼동 행렬에 대해 동일한 결과가 나타납니다. 서로 다른 모델이 다르게 수행되어 다른 혼동 행렬을 생성 할 것으로 예상됩니다. 나는 예측 모델링에 익숙하지 않으므로 "루키 실수"를하고 있다고 생각합니다. 내가 사용하고 전체 스크립트는 3 개 모델 GitHub의 he

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AttributeError : 'sklearn.datasets'모듈에 'load_titanic'속성이 없습니다.

타이타닉 파일을로드하려고하는데 다음과 같은 문제가 있습니다. 내 코드는 다음과 같습니다 AttributeError: module 'sklearn.datasets' has no attribute 'load_titanic' 내가 다른 파일을로드 할 수 있지만 : from sklearn import datasets titanic = datasets.load

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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

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if/elif/및 기능을 기반으로 pandas 데이터 프레임에 새 열을 만듭니다.

정확한 문제를 검색했습니다. 이 두 스레드 Creating a new column based on if-elif-else condition과 create new pandas dataframe column based on if-else condition with a lookup은 내 코드가 실행되지 않더라도 내 코드를 안내합니다. 문제점 : 아래에 예제가있는

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로지스틱 회귀 sklearn - 훈련 및 적용 모델

저는 처음으로 Sklearn을 배우고 시도하는 것을 처음 봅니다. 두 개의 데이터 프레임이 있습니다. 하나는 로지스틱 회귀 모델 (10 배 교차 유효성 검사)을 교육하는 데이터이고 다른 하나는 해당 모델을 사용하여 클래스 ('0,1')를 예측하는 데이터입니다. 여기 내 코드는 내가 Sklearn 워드 프로세서와 웹에서 발견 자습서의 비트를 사용하여 지금까지

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pd.get_dummies 또는 다른 방법을 수행하는 방법은 무엇입니까?

사실, 내 문제는 기반으로합니다 Is there a faster way to update dataframe column values based on conditions? 그래서 는, 데이터가 있어야한다 : 내가 원하는 경우 id source 0 AV4MdG6Ihowv-SKBN_nB DTP,FOOD 1 AV4Mc2vNhowv-SKBN_Rn Cash 1,F

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ngram 빈도를 원래 데이터 프레임에 다시 연결하는 방법은 무엇입니까?

계정 정보와 취소 사유가있는 팬더 데이터 프레임이 있습니다. 데이터 정리/lemmatized/n 그램과 빈도를 찾기 위해 내 스톱 워드를 제거했습니다. 주파수가 계정 레벨 정보를 갖도록 모든 ngram을 원래 데이터 세트에 다시 추가하려면 어떻게해야합니까? 이상적으로 저는 이것을 받아서 비즈니스에 줄 수있는 파일을 출력하고 싶습니다. 이렇게하려면 희소 매트