one-hot-encoding

1зной

4ответ

Один горячее кодирование категорий

У меня есть список, как похож на это: list = ['Opinion, Journal, Editorial', 'Opinion, Magazine, Evidence-based', 'Evidence-based'] где запятые раскол между категориями например. Мнение

python numpy machine-learning scikit-learn one-hot-encoding 2017-02-03

---

0зной

1ответ

Как горячая кодировка scikit назначает манекены?

Для исследовательской работы я буду использовать модель лассо для выполнения классификации и выбора функций. Я готов использовать однострунную кодировку для обработки своих категориальных данных и вам

python scikit-learn one-hot-encoding 2016-12-26

---

0зной

2ответ

Интерпретация преобразования OneHotEncoding

Я пытаюсь понять вывод процесса onehotencoding через python и scikit-learn. Я считаю, что я получаю идею одной горячей кодировки. I.e., преобразовать дискретные значения в расширенные векторы признако

python scikit-learn one-hot-encoding 2016-12-27

---

0зной

2ответ

Xgboost - Нужно ли преобразовывать целые числа в коэффициенты, если они только 0 и 1

У меня есть много столбцов в фрейме данных с флагами «0» и «1». Они относятся к классу «integer», когда я импортирую dataframe. 0 обозначает отсутствие, а 1 обозначает присутствие во всех столбцах. мн

r xgboost one-hot-encoding 2017-02-19

---

3зной

1ответ

Одно горячее кодирование для слов из текстового тела

Как создать горячее кодирование слов с каждым словом, представленным разреженным вектором размера словаря и индексом этого конкретного слова, приравненным к 1, используя тензорный поток? что-то вроде

scikit-learn one-hot-encoding 2017-01-06

---

2зной

1ответ

Как обрабатывать невидимые категориальные значения в наборе тестовых данных с помощью python?

Предположим, у меня есть функция определения местоположения. В данных поезда установлены его уникальные значения: «NewYork», «Chicago». Но в тестовом наборе есть «Нью-Йорк», «Чикаго», «Лондон». Итак,

python machine-learning feature-extraction categorical-data one-hot-encoding 2017-01-19

---