这是一个使用一种热编码转换的数据集，0表示否，1表示是
<strong>数据：</strong>
<div class="s-table-c
我有一个 <code>tibble</code>，其中行有 <em>lists</em> 每列的值的数据框，例如
<pre class="lang-r prettyprint-overr
我正在尝试使用 <code>OneHotEncoder()</code> 和 <code>TfidfVectorizer()</code> 对我的训练数据（一个 numpy 数组）执
<pre><code>df_train = pd.read_csv('../input/titanic/train.csv')
cat_attribute = ['Pclass', 'Sex', 'Embarked'
假设我有以下数据帧：
<pre><code> Column
0 A - B - C
1 A - B
2 A - C
3 A
4 B
5 C
</c
我正在尝试将一种热编码应用于包含缺失值“N”的二维 numpy 数组。我有以下代码，它运行良好且不会丢
如何转换一个热编码数据帧，以便 ID 列对于其中的每个值都是唯一的？
我的基础数据框的一些行
对于具有两个类别的变量，它们是否需要进行 One Hot Encoded？在我的数据集中，我有一个二进制变量为 1
以下是我的数据集的一些示例：
<pre><code>price,city,color,model,function,name
میتسوبیشی اوتلندر,1396,200
我正在使用 PyTorch 来训练神经网络并将它们输出到 ONNX。我在 <a href="https://vespa.ai" rel="nofollow noreferrer">Ves
我正在尝试使用 KNN 在 python 中输入分类变量。
为此，一种典型的方法是对变量进行热编码。但是 s
我在运行 Keras to_categorical() 方法时遇到内存错误。
MemoryError：无法为形状为 (323, 189437) 且数据类型
我有一个简单的代码，它在 X 中有输入特征，在 y 中有输出标签，其中每个 y_i 都在集合 {1,2,3,4} 中。我
与 <a href="https://stackoverflow.com/questions/66563786/one-hot-encoding-preserve-the-nas-for-imputation">One Hot Encoding preserve the
我正在尝试检测 <code>PowerShell.exe</code> 事件中的异常，我的数据集将 powershell 执行命令作为自由文本，即
我目前从事客户分析工作，我需要了解目标列中给出的各个客户细分市场的价值路径。
所有描述客
<pre><code>import pandas as pd
df = pd.read_excel(r'C:\Users\Christina\Desktop\Tags.xlsx')
dummies = pd.get_dummies(data=df, column
我正在尝试正确使用来自 sklearn 的管道和列转换器，但总是以错误告终。我在下面的例子中复制了它。</
我正在努力构建一个使用 Keras 和 Scikit-Learn 管道进行预处理的神经网络。到目前为止，我已经能够构建
我正在处理混合分类和数字变量的数据集。有很多缺失的数据，因此，我希望通过分类器进行一些插补
