我执行 class_mode='categorical' 并且我的文件夹名称是 0 到 1801 的整数，但是当我运行代码时它返回此错误：
我有一个数据框，其中有一列包含如下列表：
<pre><code>input_df = pd.DataFrame({'values':[['a','
我有一个看起来像的数据集
<pre><code>ID Target Weight Score Scale_Cat Scale_num
0 A D 65.1 87
我有一个列表（长度=228）代表列的标签（即 column.head）。另外，我有三个样本（a、b、c），对于这些样
想象一下，我在 3 列中有 4 个类别，但这些类别在列中重复。例如....
<pre><code>df1 = pd.DataFrame(data=[['
我制作了一个模型，可以使用 LSTM 识别假冒新品。
我将我的文本数据集转换为一种热表示
<pre><c
我正在尝试转换在分类值中有一堆数据的多个列；但是当我去使用 OneHotEncoder 时出现错误
<a href="htt
嘿，
我的数据集中的“城市”列中有不同的城市名称。我很想使用 LabelEncoder() 对其进行编码。然
我正在尝试提供具有分类和数值变量的数据集。所以我对分类特征进行了热编码，并将其输入到 gridsearch
我正在使用 Python 解决分类问题。我想对当前具有字符串的列进行单热编码作为结果。下面是我正在寻找
我有一个这样的数据框
<pre><code> time label
-----------------------
morning good
afternoon goo
我正在尝试使用在数组中定义的类别对六列进行一次热编码，以便所有六列都具有相同数量的一个热编
我得到的错误：
ValueError: 层序的输入 0 与层不兼容：输入形状的预期轴 -1 具有值 1708，但接收的输入具
我正在对来自 uci ml repo 的汽车数据集进行 ML 项目。
这里有 6 个特征和 1 个标签......但问题是 6 个
我有一个带有 Tensor 特征列的数据集和一个 Categorical（具有少量离散值的字符串）标签字段。
<strong
我有这个数据；
<pre><code>ID Month
001 June
001 July
001 August
002 July
</code></pre>
我希望结果是这样的：
我在一个 csv 文件中有多个单热编码列
<a href="https://i.stack.imgur.com/GZqGb.png" rel="nofollow noreferrer">(my one hot en
<ul>
<li><a href="https://towardsdatascience.com/building-a-one-hot-encoding-layer-with-tensorflow-f907d686bf39" rel="nofollow noreferrer">B
我是 Python 新手，需要这方面的帮助。所以我有像 - 这样的张量列表
<pre><code>[<tf.Tensor: shape=(1,), dtyp
我正在寻找机器学习示例来查看和理解，我偶然发现了这个示例：<a href="https://www.kaggle.com/saulalquicira/mode
