Я работаю над проектом машинного обучения (Data-Mining), и я закончил этап исследования и подготовки данных, и это было сделано на python!
Теперь я столкнулся с этой проблемой: у меня есть атрибуты категорий в моем наборе данных. После исследования я обнаружил, что наилучшим подходящим алгоритмом для такого рода данных является дерево решений или случайный классификатор леса!
Но я прочитал несколько похожих вопросов о дереве решений и категориальном атрибуте и обнаружил, что используемая мной библиотека (scikit-learn) не работает с атрибутами categoricasl. проверьте здесь и здесь, чтобы заставить его работать с категориальными, мне нужно кодировать мои категориальные переменные в числовые, но я не не хочу использовать кодировку, потому что я потеряю некоторые свойства своих атрибутов и некоторую информацию в соответствии с этим ответом, и также некоторые из моих атрибутов имеют более 100 различных значений.
Итак, я хочу знать:
- есть ли другая библиотека python, которая может строить деревья решений с категориальными данными без какой-либо кодировки?
- в этом ответе было предложено, чтобы другие библиотеки, такие как WEKA, могли строить деревья решений с категориальными атрибутами, поэтому мой вопрос в том, что это может Я объединяю 2 языка в одном проекте машинного обучения?
Будете ли вы проводить исследование и подготовку данных в python, обучать модель в weka (java) и развертывать ее в веб-приложении python-flask? это возможно?
