我有与此<br/> 类似的原始数据框
<pre><code>my_df = pd.DataFrame({'uid': [4, 3, 6, 4, 3, 6, 1],'days': [
我正在尝试使用OneHotEncoding转换csv文件的第二列，该列由公司名称组成。
<pre><code>from sklearn.preprocessing
我正在尝试对我正在构建的神经网络的数据集中的公司列表进行OneHotEncoding。
<pre><code>from sklearn.compose
我正在尝试预测“ Full_Time_Home_Goals”
我的代码是：
<pre><code>import pandas as pd
from sklearn.model_selecti
我的数据框最初看起来像这样：
<pre><code> item_id title user_id gender .....
0 1 Toy Story
我正在尝试对R中的df列的子集进行热编码，
一种热编码是将分类变量转换成可以提供给ML算法的形
我有一个形状为<code>(192, 224, 192, 1)</code>的数字数组。最后一个维度是我要热编码的整数类。例如，如果
这是<a href="https://stackoverflow.com/questions/63812018/performing-one-hot-encoding-on-two-columns-of-string-data">this question</a>
我有一个由100列组成的数据框，其中一些标签编码的分类值。
如何提取本质上属于类别的列的所有
我正在尝试将csv文件中的dataframe数据（字符串列）调整为test_data [features]。
我的代码如下：
<pre>
通过使用<code>RenadomForestRegressor</code>中的Sklearn软件包，我的<code>Python</code>模型具有14个功能和1个标签。
我想使用分类变量来实现回归。我有这样的数据集：
<pre><code>item_id rating gender
1 4
我基本上想颠倒<a href="https://stackoverflow.com/questions/36928852/how-to-convert-a-column-with-multiple-values-into-binary-varia
我通过以下方式获取Pandas数据框（基本上是一个热编码列）：
<pre><code> MovieID Action Adventure Animation C
我正在使用Spark v3.0.0。我的数据框是：
<pre><code>indexer.show()
+------+--------+-----+
|row_id| city|index|
+------
我有一个数据框，其中包含带有分类变量的列，其中还包含NaN。
<pre><code> Category
1 A
2 A
3 Na
4 B
</code></
一般来说，我是机器学习和编程的新手，所以请放轻松。
我正在Kaggle上执行此Titanic任务，并在使
我正在执行一个简单的二进制文本分类，并且我的标签数据已经采用0和1格式。我想知道是否仍然需要执
我正在做一次热编码，并使用?̂ =（（???）^ − 1）*???估计theta。由于冗余，我遇到了一个错误，因此我
我想使用在mlxtend库先验算法中实现的关联规则来构建推荐系统。在我的销售数据中，有关于3600万笔交易
