1、创建 Categorical 数据 pd.Categorical()函数用于将一个列表、数组或类似的序列转换为分类数据(categorical data)。分类数据是一种特殊的数据类型,用于表示具有固定数量可能值的变量,类似于枚举类型。通过将数据转换为 Categorical 类型,可以提高数据处理的效率,尤其是在进行分类分析或处理具有明确类别的
二,CategoricalDtype自定义排序 当我们的透视表生成完毕后,有很多情况下需要我们对某列或某行值进行排序。排序有很多种方法。例如sort_index及sort_values函数也可以对数据进行排序,这里就不多说了。 对于数值和字母的排序很容易,但是对于中文的排序就有点麻烦了。默认情况下是按照utf-8的编码来进行排序的但是即使如此...
了["Pearl", "Orange", "Apple"],注意此函数有个参数inplace默认是False即不影响原数据,如果想影响原categorical data数据则需将inplace设置为True。 使用rename_categories函数来修改categories值。 import pandas as pd idx = [1,2,,5,6,7,9,4,8] name = ["apple","pearl","orange" "apple","orange...
分类对象有categories和codes属性 而且还可以通过赋值的方式将DataFrame中的列转换成categories类型 2、我们还可以使用pandas的Categorical函数(注意首字母大写)来直接创建categories类型 3、还可以使用构造器(pd.Categorical.from_codes)来构造categories对象,有点类似于take函数,只不过take函数的类型是object 注意如果数据输入的...
类别散点图(Categorical scatter plots)是用于显示一个或两个分类变量的分布的图表。Seaborn提供了几种函数来创建类别散点图。可以使用 catplot()、stripplot() 和 swarmplot() 来绘制类别散点图,这些函数用于可视化分类变量和数值变量之间的关系。 1、使用 stripplot() 绘制类别散点图...
最后一层的激活函数使用softmax函数输出预测类别的概率,最大概率所在的位置就是预测的类别 损失函数使用分类交叉熵-categorical_crossentropy(针对0-1标签),整数标签使用(sparse_categorical_crossentropy) 运行环境:Python3.9.13 + Keras2.12.0 + tensorflow2.12.0 ...
回归损失函数平方误差损失绝对误差损失Huber损失二分类损失函数二分类交叉熵Hinge损失多分类损失函数多分类交叉熵损失KL散度(Kullback Leibler Divergence Loss)1. 什么是损失函数? 假设你在山顶,需要下山。你如何决定走哪个方向? 我要做的事情如下: 环顾四周,看看所有可能的路径拒绝那些上升的路径。这是因为这些路径实际...
as.numeric(as.character) 分割因子变量: cut函数 Python: 创建因子变量: pd.Categorical(categories=,ordered=) pd.Series(dtype="category") 转换因子变量: df.astype('category',categories,ordered) 分割因子变量: df.cut(df.value,breaks=,right=,labels)...
Multi-Bernoulli 分布又称为范畴分布(Categorical distribution),它的类别超过 2,交叉熵的形式与该分布的负对数形式是一致的。 多项式分布(离散型) 范畴分布是多项式分布(Multinomial distribution)的一个特例,它与范畴分布的关系就像伯努利分布与二项分布之间的...
用于多类别分析,最常见的手写数字识别就用了交叉熵损失函数,常与 softmax 函数结合使用。 # Category Loss def getCategoryLoss(predict, label): loss = tf.reduce_mean(tf.losses.categorical_crossentropy(label, predict)) return loss 1. 2. 3. ...