onehotencoder参数

时间: 2023-08-29 21:10:31 浏览: 179
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one-hot编码

回答: OneHotEncoder是一种用于将分类变量转换为二进制特征向量的编码器。它有几个参数可以调整编码的行为。其中一些参数包括: 1. handle_unknown: 这个参数决定了当遇到未知的类别时的处理方式。默认情况下，handle_unknown的取值为'error'，即遇到未知类别时会抛出一个错误。如果将handle_unknown设置为'ignore'，则会忽略未知类别并将其编码为全零向量。 2. categories: 这个参数可以用来指定每个特征的类别。如果不指定categories，OneHotEncoder会根据训练数据自动确定每个特征的类别。如果指定了categories，OneHotEncoder会使用指定的类别进行编码。 3. sparse: 这个参数决定了编码后的向量是否以稀疏矩阵的形式表示。默认情况下，sparse的取值为True，即编码后的向量以稀疏矩阵的形式表示。如果将sparse设置为False，编码后的向量将以密集矩阵的形式表示。 以上是OneHotEncoder的一些常用参数。根据需要，可以调整这些参数来满足具体的编码需求。\[1\] #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [OneHotEncoder简单用法](https://blog.csdn.net/qq_52852138/article/details/123931180)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
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AttributeError: 'OneHotEncoder' object has no attribute '_java_obj'

这个错误通常是由于使用不正确的方法或参数导致的。可能是你试图在 PySpark 中使用 OneHotEncoderModel 对象的 _java_obj 属性，但是该对象并没有这个属性。你可以尝试使用其他属性或方法来访问 OneHotEncoderModel ...

OneHotEncoder.__init__() got an unexpected keyword argument 'sparse'

在较新的版本中，OneHotEncoder类的构造函数没有sparse参数。如果你想使用稀疏矩阵表示编码后的数据，可以使用scipy.sparse库中的稀疏矩阵类型。 如果你想解决这个问题，可以尝试更新scikit-learn库到最新...

如何解决AttributeError: 'OneHotEncoder' object has no attribute '_java_obj'

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AttributeError: 'OneHotEncoder' object has no attribute '_java_obj'怎么解决

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TypeError: OneHotEncoder.__init__() got an unexpected keyword argument 'sparse'

TypeError: OneHotEncoder.__init__() got an unexpected keyword argument 'sparse' 是一个错误提示，意味着在使用OneHotEncoder类的初始化函数时传入了一个名为'sparse'的意外关键字参数。根据错误提示，'sparse'...

This OneHotEncoder instance is not fitted yet. Call 'fit' with appropriate arguments before using this estimator.

这是一个关于机器学习中 OneHotEncoder 的错误提示，提示需要先调用 'fit' 方法进行拟合操作，才能使用...可能是因为在使用 OneHotEncoder 时没有进行拟合操作，或者拟合参数不正确导致的。需要根据具体情况进行调整。

#encoding categorical variables encoder_=OneHotEncoder(handle_unknown='ignore') categorical_train=pd.DataFrame(encoder_.fit_transform(d_train[categorical_]).toarray())什么意思

1. encoder_ = OneHotEncoder(handle_unknown='ignore')：创建了一个OneHotEncoder对象，并将其赋值给变量encoder_。handle_unknown='ignore'参数表示在编码过程中会忽略未知的类别。 2. categorical_train ...
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对python sklearn one-hot编码详解

one-hot编码的作用 使用one-hot编码，将离散特征的取值扩展到了欧式空间，离散特征的某个取值就对应欧式空间的某个点 ...enc = preprocessing.OneHotEncoder() enc.fit([[0, 0, 3], [1, 1, 0], [0, 2

代码讲解 from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder from sklearn.compose import make_column_transformer column_trans = make_column_transformer( (OneHotEncoder(),['Team1', 'Team2']),remainder='passthrough') pipe_X = pipe_DF.drop('Team1_Result',axis=1) pipe_y = pipe_DF['Team1_Result'] from sklearn.pipeline import make_pipeline pipe_League = make_pipeline(column_trans,StandardScaler(with_mean=False),XGBClassifier(use_label_encoder=False, gamma= 0.01, learning_rate= 0.01, n_estimators= 300, max_depth= 4)) pipe_League.fit(pipe_X,pipe_y) knock_df = pipe_DF[pipe_DF['Team1_Result'] != 2] pipe_knock_df = knock_df knock_df = pd.get_dummies(knock_df) X = knock_df.drop('Team1_Result',axis=1) y = knock_df['Team1_Result'] X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) X_hold_test, X_test, y_hold_test, y_test = train_test_split(X_val, y_val, test_size=0.5, random_state=42)

1. 导入必要的库：from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder 和 from sklearn.compose import make_column_transformer。 2. 定义列变换器 column_trans，使用 OneHotEncoder() 对 ['Team1', '...

import numpy as np import pandas import pandas as pd import matplotlib from sklearn import naive_bayes from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.preprocessing import normalize from sklearn.preprocessing import Binarizer from sklearn.impute import SimpleImputer from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.metrics import roc_curve, auc from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.metrics import confusion_matrix matplotlib.rc("font", family='Microsoft YaHei') data=pd.read_csv(r'D:\杂货铺\机器学习\银行数据集.csv',header=None)

这段代码导入了一系列的Python库，包括NumPy、Pandas、Matplotlib、scikit-learn等...接下来，使用Pandas读取一个CSV文件，该文件路径为D:\杂货铺\机器学习\银行数据集.csv，文件没有列名，所以header参数设置为None。

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets import fetch_openml from sklearn.preprocessing import StandardScaler, OneHotEncoder from sklearn.linear_model import LassoCV from sklearn.model_selection import train_test_split # 加载数据集 abalone = fetch_openml(name='abalone', version=1, as_frame=True) # 获取特征和标签 X = abalone.data y = abalone.target # 对性别特征进行独热编码 gender_encoder = OneHotEncoder(sparse=False) gender_encoded = gender_encoder.fit_transform(X[['Sex']]) # 特征缩放 scaler = StandardScaler() X_scaled = scaler.fit_transform(X.drop('Sex', axis=1)) # 合并编码后的性别特征和其他特征 X_processed = np.hstack((gender_encoded, X_scaled)) # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_processed, y, test_size=0.2, random_state=42) # 初始化Lasso回归模型 lasso = LassoCV(alphas=[1e-4], random_state=42) # 随机梯度下降算法迭代次数和损失函数值 n_iterations = 200 losses = [] for iteration in range(n_iterations): # 随机选择一个样本 random_index = np.random.randint(len(X_train)) X_sample = X_train[random_index].reshape(1, -1) y_sample = y_train[random_index].reshape(1, -1) # 计算目标函数值与最优函数值之差 lasso.fit(X_sample, y_sample) loss = np.abs(lasso.coef_ - lasso.coef_).sum() losses.append(loss) # 绘制迭代效率图 plt.plot(range(n_iterations), losses) plt.xlabel('Iteration') plt.ylabel('Difference from Optimal Loss') plt.title('Stochastic Gradient Descent Convergence') plt.show()上述代码报错，请修改

from sklearn.preprocessing import StandardScaler, OneHotEncoder from sklearn.linear_model import LassoCV from sklearn.model_selection import train_test_split # 加载数据集 abalone = fetch_openml...

import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder,LabelEncoder from sklearn.model_selection import cross_val_score from sklearn.model_selection import GridSearchCV df = pd.read_csv('mafs(1).csv') df.head() man = df['Gender']=='M' woman = df['Gender']=='F' data = pd.DataFrame() data['couple'] = df.Couple.unique() data['location'] = df.Location.values[::2] data['man_name'] = df.Name[man].values data['woman_name'] = df.Name[woman].values data['man_occupation'] = df.Occupation[man].values data['woman_occupaiton'] = df.Occupation[woman].values data['man_age'] = df.Age[man].values data['woman_age'] = df.Age[woman].values data['man_decision'] = df.Decision[man].values data['woman_decision']=df.Decision[woman].values data['status'] = df.Status.values[::2] data.head() data.to_csv('./data.csv') data = pd.read_csv('./data.csv',index_col=0) data.head() enc = OneHotEncoder() matrix = enc.fit_transform(data['location'].values.reshape(-1,1)).toarray() feature_labels = enc.categories_ loc = pd.DataFrame(data=matrix,columns=feature_labels) data_new=data[['man_age','woman_age','man_decision','woman_decision','status']] data_new.head() lec=LabelEncoder() for label in ['man_decision','woman_decision','status']: data_new[label] = lec.fit_transform(data_new[label]) data_final = pd.concat([loc,data_new],axis=1) data_final.head() X = data_final.drop(columns=['status']) Y = data_final.status X_train,X_test,Y_train,Y_test=train_test_split(X,Y,train_size=0.7,shuffle=True) rfc = RandomForestClassifier(n_estimators=20,max_depth=2) param_grid = [ {'n_estimators': [3, 10, 30,60,100], 'max_features': [2, 4, 6, 8], 'max_depth':[2,4,6,8,10]}, ] grid_search = GridSearchCV(rfc, param_grid, cv=9) grid_search.fit(X, Y) print(grid_search.best_score_) #最好的参数 print(grid_search.best_params_)

这段代码是使用随机森林分类器对一个约会节目的参赛者进行分类的，根据他们的...代码中使用了OneHotEncoder和LabelEncoder对分类变量进行编码，使用GridSearchCV对超参数进行调优。最后输出了最好的参数和相应的得分。

解释代码：def avg_feature_vector(sentence, model, num_features, index2word_set): # 定义词向量数量 feature_vec = np.zeros((num_features, ), dtype='float32') n_words = 0 # 分析句子中每一个词在词库中的情况 for word in str(sentence): word=str(word) if word in index2word_set: n_words += 1 feature_vec = np.add(feature_vec, model.wv[word]) # 进行向量转换 if (n_words > 0): feature_vec = np.divide(feature_vec, n_words) return feature_vec # 将训练集的数据转换为词向量 df=[] for i in range(len(a)): s1_afv = avg_feature_vector(a[i], model=model, num_features=100, index2word_set=index2word_set) df.append(s1_afv) X=pd.DataFrame(df) # 使用nlp为评论设置初始标签 y=[] for i in range(len(a)): # print(i) s = SnowNLP(str(a[i])) if s.sentiments > 0.7: y.append(1) else: y.append(0) y=pd.DataFrame(y) # 将文本转换为onehot向量 def gbdt_lr(X, y): # 构建梯度提升决策树 gbc = GradientBoostingClassifier(n_estimators=20,random_state=2019, subsample=0.8, max_depth=5,min_samples_leaf=1,min_samples_split=6) gbc.fit(X, y) # 连续变量离散化 gbc_leaf = gbc.apply(X) gbc_feats = gbc_leaf.reshape(-1, 20) # 转换为onehot enc = OneHotEncoder() enc.fit(gbc_feats) gbc_new_feature = np.array(enc.transform(gbc_feats).toarray()) # 输出转换结果 print(gbc_new_feature) return gbc_new_feature X=gbdt_lr(X,y)

这段代码的主要作用是将一段文本转换为词向量，并使用这些词向量训练一个梯度提升...- 使用OneHotEncoder将gbc_feats转换为onehot向量，并将结果存储在gbc_new_feature中。 - 输出gbc_new_feature并将其返回。

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