values = df.values #对风向字段进行编码 encoder = LabelEncoder() values[:,4] = encoder.fit_transform(values[:,4]) # 确保所有变量都是实数型 values = values.astype('float32') #对数据进行标准化出来 scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)) scaled = scaler.fit_transform(values) # 将时间序列数据转换成监督学习数据 reframed = series_to_supervised(scaled, 1, 1) # 删除那些不需要预测的列 reframed.drop(reframed.columns[[9,10,11,12,13,14,15]], axis=1, inplace=True) reframed.head()

这段代码是对一个数据集进行预处理的过程，包括对风向字段进行编码，将所有变量转换为实数型，标准化数据，将时间序列数据转换成监督学习数据，以及删除不需要预测的列。其中，LabelEncoder()函数用于对分类变量进行编码，将其转换为数值型变量；MinMaxScaler()函数用于对数值型变量进行标准化处理，将其缩放到[0,1]区间内；series_to_supervised()函数用于将时间序列数据转换成监督学习数据，即将原始数据集转换成有监督学习的形式，使其可以用于监督学习算法的训练。

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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，根据他们的年龄、职业、决策等信息，将他们的状态（是否找到约会对象）进行预测。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。

合并数据的代码。数据为temp = df["性别"].values.reshape(-1,1) #将其转化为一个列向量 from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder#接下来 对象 enc = OneHotEncoder(drop='if_binary')#接下来，代码导象 enc.fit(temp)#代码使用 fit 方法对选定的列进行训练，及如何将它们进行编码 new_sex = enc.transform(temp).toarray()#并使用w_sex 变量中 new_sexfrom sklearn.preprocessing import StandardScaler#从er 类 scaler = StandardScaler()#创建了一个 scaler 对象 scaler.fit(df.iloc[:, 2:].values)#使用 fit 方法对选定的特征差 features = scaler.transform(df.iloc[:, 2:].values)#使用 transform 方法对 中。 scaled_features = pd.DataFrame(features, columns=df.columns[2:])#代中 scaled_features

这段代码没有将编码后的新特征列添加到原始数据框中，需要再进行一步合并操作。代码如下：

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder, StandardScaler

# 假设原始数据框为df，包含"性别"和其他特征列
temp = df["性别"].values.reshape(-1,1) #将其转化为一个列向量 
enc = OneHotEncoder(drop='if_binary')
enc.fit(temp)
new_sex = enc.transform(temp).toarray()

scaler = StandardScaler()
scaler.fit(df.iloc[:, 2:].values)
features = scaler.transform(df.iloc[:, 2:].values)

# 将编码后的新特征列和标准化后的特征列合并
scaled_features = np.hstack((new_sex, features))
cols = list(enc.get_feature_names()) + list(df.columns[2:])
scaled_features = pd.DataFrame(scaled_features, columns=cols)

这段代码中，我们使用numpy的hstack函数将编码后的新特征列和标准化后的特征列水平合并。然后，我们将新的特征列名和原始数据框中的特征列名合并起来，构成了新的特征列名，最后将合并后的数据存储在一个名为scaled_features的新数据框中，作为模型训练和预测的输入数据。