例如我有以下训练集。
<pre><code> name values
0 Tony 100
1 Smith 110
2 Sam 120
3 Shane 130
4 S
这是我的字典，我已将输入映射到数字。
<pre><code>sex_dict = {
"male" : 0,
"female" : 1
}
t
我正在尝试训练一个机器学习模型，用于预测车辆控制器局域网 (CAN) 中的异常消息。这个想法是拥有一
如果我们在分类特征中有很多级别，则目标均值编码的效果会非常好。我们可以使用目标均值编码根据
嗨，我有以下列（独立功能）
<pre><code>**event_type**
new_connection
connection_lost
new_connection
etc..
</code></pre>
<
我使用以下代码构建了一个用于虹膜分类的神经网络：
<pre><code>from sklearn import datasets
from scipy.optimize
我正在尝试使用 python 在虚拟矩阵中查找簇。信息如下。
每行代表一个工人（索引中的工人编号）。每
目前我知道如何执行 one-hot 编码并将其拟合到模型的线性回归中，但是我无法理解如何将我的数值变量
我是深度学习的新手，遇到了 MNIST 数据集问题。
所以我的问题是当你有一个分类任务时，你是否
我有四个分类特征和第五个数字特征 (Var5)。当我尝试以下代码时：
<pre><code>cat_attribs = ['var1',
我正在尝试使用 One-Hot Encoding 对这里的蘑菇数据集 (<a href="https://www.kaggle.com/uciml/mushroom-classification" rel="n
我有一个 DataFrame，每列中有一个变量列表。我不知道如何对每列中的数据进行单热编码。
<pre><code>In:
我使用skikit-learn ColumnTransformer 和OneHotEncoder 对包含分类和连续数据的数据帧进行编码（我没有对连续数
我已经建立了一个模型，用于根据几个特征预测作物的产量。它最初有 8 列，经过一次热编码后的 4 列
直接来自 Udemy 的机器学习课程，关于编码分类数据的讲座提供了一个 CSV 文件来进行编码。
该文件的内
我正在处理一个数据集，它有一个名为类别的功能。该特征中每个观察的数据由分号分隔的列表组成，
我有一个 DataFrame，每列中有多个变量 - 这些数据类型是字符串而不是列表。我无法对每列中的数据进行
我有一个包含字符串的 DataFrame。我想创建另一个 DataFrame，通过 one-hot 编码指示字符串是否包含特定月份
我有调查结果，我已对其进行了单热编码。我想计算每个参与者反应的敏感度。
以下是我的 DataFram
我正在做以下事情：
<pre><code>def make_trans(verbose=False):
ct = ColumnTransformer(
[
('num'
