encoder = OneHotEncoder(sparse_output=False) is a class in thesklearn.preprocessingmodule of thescikit-learnlibrary ¹. It is used to encode categorical features as a one-hot numeric array ¹. The input to this transformer should be an array-like of integers or strings, denoting the valu...
在这个示例中,sparse_output=False 指定了输出应该是密集矩阵格式。 更新代码以移除或替换sparse参数: 根据你的 scikit-learn 版本,你需要更新你的代码以移除 sparse 参数,并替换为 sparse_output(如果适用)或其他适当的参数。 测试更新后的代码以确保其正常工作: 在移除或替换 sparse 参数后,确保运行你的代码以验证...
OneHotEncoder(sparse_output=False).set_output(transform='pandas') 使用带有选定特征列的 Pandas DataFrame 上的编码器对象。最新问题 无法减少React应用程序构建包的大小 带有抽象映射器的Java抽象服务 画布:缩放和平移 编辑.NET程序集并重新编译 Django Rest Framework - 响应中的嵌套序列化器属性错误 BoxConstrain...
百度试题 结果1 题目代码OneHotEncoder(sparse = False)中的sparse = False表示返回一个稀疏矩阵。相关知识点: 试题来源: 解析 错误 代码OneHotEncoder(sparse = False)中的sparse = False表示不返回稀疏矩阵。反馈 收藏
a2 = OneHotEncoder(sparse = False).fit_transform( testdata[['salary']]) final_output = numpy.hstack((a1,a2)) 1. 2. 3. 结果为 array([[ 0., 1., 0., 0., 1., 0.], [ 0., 0., 1., 0., 0., 1.], [ 1., 0., 0., 1., 0., 0.], ...
@@ -44,7 +44,7 @@ def one_hot_encode(data: pd.DataFrame, columns=None, drop_first: bool = False, e drop = None if drop_first: drop = "first" encoder = OneHotEncoder(drop=drop, sparse=False) # NB sparse renamed to sparse_output in sklearn 1.2+ encoder = OneHotEncoder(drop=...
Describe the bug Explanation Using the ColumnTransformer with set_output(transform='pandas') raises an error when there is a sparse intermediate output, even if the final output is dense. The error suggests setting sparse_output=False in...
oh = OneHotEncoder(categories='auto', dtype=output_dtype, sparse=False) assert_array_equal(oh.fit_transform(X), X_expected) assert_array_equal(oh.fit(X).transform(X), X_expected) 开发者ID:mikebotazzo,项目名称:scikit-learn,代码行数:13,代码来源:test_encoders.py ...
我试图使用scikit学习的OneHotEncoder对象的get_feature_names函数来提取特征,但它抛给我一个错误,说"'OneHotEncoder‘对象没有’get_feature_names‘属性“。下面是代码片段encoder =OneHotEncoder(sparse=False) onehot_encoded= encoder 浏览67提问于2019-11-08得票数0 ...
'round', 0.2]]) ct = ColumnTransformer( [('oh_enc', OneHotEncoder(sparse=False), [0, 1, 3]),], # the column numbers I want to apply this to remainder='passthrough' # This leaves the rest of my columns in place ) print(ct2.fit_transform(X)) # Notice the output is a string...