Публикации по теме 'one-hot-encoding'
«Горячее кодирование: полное руководство с кодом Python и примерами эффективного категориального…
В области машинного обучения и анализа данных крайне важно представлять категориальные данные в формате, который может быть эффективно обработан алгоритмами. Один популярный метод, используемый для этой цели, называется горячим кодированием. Горячее кодирование преобразует категориальные переменные в двоичное представление, позволяя моделям машинного обучения эффективно интерпретировать и использовать эту информацию. В этой статье мы рассмотрим концепцию горячего кодирования, обсудим ее..
Данные для прогноза
Прохождение простого рабочего процесса машинного обучения
Я хотел объединить несколько вещей, которые я изучал, и хотел пройти через базовый процесс машинного обучения. Поэтому я написал класс Python, MLModel , для изучения. Конечно, это игрушка, но она дает общее представление о переходе от данных к предсказанию. Итак, мы собираемся изучить некоторые основные концепции машинного обучения через призму этого простого инструмента машинного обучения.
Этот класс использует pandas..
«От меток к числам: изучение кодирования меток, порядкового кодирования и горячего кодирования для…
Оглавление :-
· Почему важно обрабатывать категориальные переменные? · Методы обработки категориальных значений:- · Порядковое кодирование:- · Кодирование меток:- · One Hot Encoding :- · 1.OneHotEncoding с использованием pandas :- · 2. K-1 OneHotEncoding :- · 3. OneHotEncoding с использованием Sklearn :- · 4. OneHotEncoding с верхними категориями:- · Преобразование столбцов:-
Почему важно обрабатывать категориальные переменные?
Данные в области..
Давайте создадим кодировщик One Hot для Pyspark.
Pyspark — мощная библиотека, предлагающая множество возможностей для манипулирования и потоковой передачи данных в больших масштабах. Несмотря на то, что библиотека поддерживает возможности машинного обучения, в библиотеке нет реализации кодирования One Hot.
В этой статье мы создадим простой кодер One Hot, который сделает всю работу за нас.
Набор данных
Для проверки реализации нам понадобится всего несколько строк с синтетическими данными:
from pyspark.sql import SparkSession..
Как работать с категориальными переменными в прогнозной аналитике.
В прогнозной аналитике проектирование функций помогает вам разработать точную модель. нам нужно понимать и обрабатывать каждую входную функцию по-разному. Я хотел бы поделиться всеми проблемами, с которыми я столкнулся при работе с категориальными переменными.
Что происходит, когда мы рассматриваем категориальную переменную как числовую или непрерывную переменную?
У меня был неприятный опыт работы с категориальными переменными. Я помню, как работал над набором данных, где мне..
Вопросы по теме 'one-hot-encoding'
Преобразование массива индексов в массив с горячим кодированием numpy
Скажем, у меня есть массив 1d numpy
a = array([1,0,3])
Я хотел бы закодировать это как двумерный массив
b = array([[0,1,0,0], [1,0,0,0], [0,0,0,1]])
Есть ли быстрый способ сделать это? Это быстрее, чем просто перебирать a для...
234301 просмотров
schedule
08.04.2023
Одна горячая кодировка для представления предложений корпуса в Python
Я начинаю изучать Python и библиотеку Scikit-learn. В настоящее время мне нужно работать над проектом НЛП, который в первую очередь должен представлять большой корпус с помощью One-Hot Encoding. Я прочитал документацию Scikit-learn о предварительной...
9012 просмотров
schedule
03.07.2022
маска sklearn для onehotencoder не работает
Учитывая такие данные, как:
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
import numpy as np
dt = 'object, i4, i4'
d = np.array([('aaa', 1, 1), ('bbb', 2, 2)], dtype=dt)
Я хочу исключить текстовый столбец, используя функцию OHE.
Почему...
8554 просмотров
schedule
29.08.2022
Одно горячее кодирование сложных переменных
У меня есть набор данных, в котором все мои данные категориальны, и я хотел бы использовать одну горячую кодировку для дальнейшего анализа.
Основные вопросы, которые хотелось бы решить:
Некоторые ячейки содержат много текста в одной ячейке...
508 просмотров
schedule
12.05.2022
PySpark-OneHotEncoding
Это может быть наивно, но я только начал с PySpark и Spark. Пожалуйста, помогите мне понять One Hot Technique в Pyspark. Я пытаюсь сделать OneHotEncoding в одном из столбцов. После одного горячего кодирования схема данных добавляет avector. Но для...
1418 просмотров
schedule
27.08.2023
Как использовать OneHotEncoding в scikit для кодирования категориальных данных в сочетании с DecisionTreeClassifier?
Прямо сейчас у меня есть следующий код, который получает некоторые функции и данные меток из CSV-файла и использует их для создания модели DecisionTreeClassifier и ее соответствия.
import csv
from sklearn import tree
from sklearn.externals import...
144 просмотров
schedule
19.08.2022
pandas быстрее разворачивает серию списков для быстрого кодирования?
Я читаю из базы данных, в которой было много столбцов типа массива, и pd.read_sql дает мне фрейм данных со столбцами, которые dtype=object , содержащие списки.
Мне нужен эффективный способ найти, в каких строках есть массивы, содержащие какой-либо...
247 просмотров
schedule
10.03.2023
Мультиклассовая классификация MultiOutput с категориальным и непрерывным атрибутом без кодирования в python
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...
1056 просмотров
schedule
10.02.2023
Классификация текста с использованием набора слов
У меня проблема с машинным обучением. По сути, я пытаюсь классифицировать некоторый текст по категориям (меткам), так что это контролируемый алгоритм классификации. У меня есть тренировочные данные с текстами и соответствующими им метками. С...
1577 просмотров
schedule
22.03.2023
tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits — метки без одной горячей кодировки в tensorflow
Я пытаюсь понять, как работает tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits .
Описание говорит:
A common use case is to have logits of shape [batch_size, num_classes]
and labels of shape [batch_size]. But higher dimensions are...
1351 просмотров
schedule
26.07.2023
быстрое кодирование и существующие данные
У меня есть массив numpy (N, M), где некоторые столбцы должны быть закодированы в горячем режиме. Пожалуйста, помогите сделать горячую кодировку с использованием numpy и / или tenorflow.
Пример:
[
[ 0.993, 0, 0.88 ]
[ 0.234, 1, 1.00 ]
[ 0.235,...
427 просмотров
schedule
15.03.2024
Есть ли способ визуализировать дерево решений (sklearn) с категориальными функциями, объединенными из одной функции с горячим кодированием?
Вот ссылка на файл .csv. Это классический набор данных, на котором можно попрактиковаться в деревьях решений!
import pandas as pd
import numpy as np
import scipy as sc
import scipy.stats
from math import log
import operator
df =...
1537 просмотров
schedule
25.06.2022
Стандартизация до или после категориального кодирования?
Я работаю над алгоритмом регрессии, в данном случае k-NearestNeighbors , чтобы предсказать определенную цену продукта.
Итак, у меня есть обучающий набор, который имеет только одну категориальную функцию с 4 возможными значениями. Я справился с...
6314 просмотров
schedule
24.08.2022
Как я могу быстро закодировать данные с помощью numpy?
Предположим, у меня есть набор данных
sex age hours
female 23 900
male 19 304
female 42 222
...
Если я использую np.loadtxt или np.genfromtxt, я могу использовать конвертер как способ присвоения значений каждому из...
2525 просмотров
schedule
11.02.2023
Использует ли Tensorflow только одну горячую кодировку для хранения этикеток?
Я только начал работать с Tensorflow, с Caffe было очень практично читать данные эффективным способом, но с Tensorflow я вижу, что мне нужно самому писать процесс загрузки данных, создавать TFRecords, пакетирование, множественные угрозы, обрабатывать...
470 просмотров
schedule
01.03.2023
Преобразование изображений в горячий массив и обратно возвращает черные изображения
У меня есть массив numpy массива numpy из 3 изображений в градациях серого только со значениями 0 и 255 ( shape: (3, 512, 512) ). Я превратил их в горячие кодировки в 2 класса, используя tf.one_hot ( shape: (3, 512, 512, 2) ). Сейчас пытаюсь...
1019 просмотров
schedule
20.12.2022
Как использовать OneHotEncoder в серии списков pandas?
У меня есть фрейм данных Pandas, который содержит серию списков. Я хотел бы использовать OneHotEncoder от SciKit-Learn в этой серии. Я продолжаю получать ошибку значения.
Моя проблема воспроизводится как:
import pandas as pd
import numpy as...
1555 просмотров
schedule
28.12.2022
Слой Lambda в Keras с keras.backend.one_hot дает TypeError
Я пытаюсь обучить CNN уровня персонажа, используя Keras. Я принимаю в качестве входных данных одно слово. Я уже преобразовал слова в списки индексов, но когда я пытаюсь передать их в one_hot , я получаю TypeError .
>>> X_train[0]...
585 просмотров
schedule
02.03.2023
Как эффективно нормализовать столбцы с горячим кодированием в кадрах данных pandas?
Показан столбец примера фрейма данных:
Fruit FruitA FruitB
Apple Banana Mango
Banana Apple Apple
Mango Apple Banana
Banana Mango Banana
Mango Banana Apple
Apple Mango Mango
Я хочу ввести новые столбцы в кадре данных...
621 просмотров
schedule
09.02.2023
Python — одно горячее кодирование в один столбец
У меня почти нулевой опыт работы с Python, но я пытаюсь его изучить. У меня есть кадр данных Pandas, который поставляется с некоторыми манекенами. Я хочу преобразовать их обратно в один столбец, но я просто не могу понять, как это сделать. Есть...
232 просмотров
schedule
09.11.2022
