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

在对分类变量进行编码之前，确保您已经导入了相应的库。这里假设您使用的是sklearn中的OneHotEncoder来进行编码。

请确保在代码中导入了OneHotEncoder和pandas库：

from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
import pandas as pd

然后，您可以使用以下代码对分类变量进行独热编码：

encoder_ = OneHotEncoder(handle_unknown='ignore')
categorical_train = pd.DataFrame(encoder_.fit_transform(df_train[categorical_]).toarray())

这里假设您已经定义了df_train作为训练集，并且categorical_是一个包含需要进行独热编码的分类变量的列表。

请注意，fit_transform方法将返回一个稀疏矩阵，我们将其转换为一个DataFrame以便于后续处理。

相关问题

#encoding categorical variables encoder_=OneHotEncoder(handle_unknown='ignore') xc.train=pd.DataFrame(encoder_.fit_transform(df_train[xc]).toarray())报错

根据你提供的代码，`xc.train`这个表达式是不正确的，因为`.`是Python中的属性访问符号，不能用于变量名。你可以修改代码如下：

encoder_ = OneHotEncoder(handle_unknown='ignore')
xc_train = pd.DataFrame(encoder_.fit_transform(df_train[xc]).toarray())

这样，你就可以将编码后的结果存储在`xc_train`变量中了。确保变量名的正确性，并根据你的需求对其进行调整。

from keras.models import Model from keras.layers import Input, LSTM, Dense, Embedding,concatenate,TimeDistributed,RepeatVector,Bidirectional from keras.optimizers import Adam #英文字典大小 EN_VOCAB_SIZE = 47 #中文字典大小 CH_VOCAB_SIZE = 147 #隐藏层大小 HIDDEN_SIZE = 256 #学习率 LEARNING_RATE = 0.003 #批处理的大小 BATCH_SIZE = 100 #迭代次数 EPOCHS = 200 #########begin######### ###搭建模型的encoder部分 encoder_inputs = encoder = encoder_h, encoder_state_h, encoder_state_c = ##搭建模型的decoder部分 decoder_inputs = decoder = decoder_dense = decoder_h, _, _ = decoder_outputs = #########end######### model = Model([encoder_inputs, decoder_inputs], decoder_outputs) opt = Adam(lr=LEARNING_RATE, beta_1=0.9, beta_2=0.999, epsilon=1e-08) model.compile(optimizer=opt, loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) model.summary() model.fit([encoder_input_data, decoder_input_data], decoder_target_data, batch_size=BATCH_SIZE, epochs=EPOCHS, validation_split=0.2)

这段代码是用 Keras 搭建了一个 Seq2Seq 模型，用于机器翻译任务。其中，encoder 部分采用了 LSTM 层，将输入序列编码成一个固定长度的向量，decoder 部分也采用了 LSTM 层，将这个向量解码成目标语言的序列。模型的输出经过了一个全连接层进行分类。代码中还定义了一些超参数，如学习率、批处理大小等，用于模型训练。