要在Python 中实现目标编码,我们可以使用 category_encoders 库。下面是一个示例: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importcategory_encodersasce encoder=ce.TargetEncoder(cols=['color'])encoded_data=encoder.fit_transform(data,target) 在此代码中,我们首先导入category_encoders库。然后,我们...
10 from datetime import datetime ---> 11 import category_encoders as ce 12 13 import sklearn ModuleNotFoundError: No module named 'category_encoders' “哪个点”的输出 /opt/virtual_env/py3/bin/pip “pip show category_encoders”的输出是 Name: category-encoders Version: 1.3.0 Summary: A ...
文档:http://contrib.scikit-learn.org/category_encoders/ category-encoders库的安装 pip install category-encoders category-encoders库的使用方法 有两种类型的编码器:无监督和有监督的。 1、一个无监督的例子 from category_encoders import * import pandas as pd from sklearn.datasets import load_boston ...
from category_encoders import WOEEncoder df = pd.DataFrame({‘cat’: [‘a’, ‘b’, ‘a’, ‘b’, ‘a’, ‘a’, ‘b’, ‘c’, ‘c’], ‘target’: [1, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 1, 0]}) woe = WOEEncoder(cols=[‘cat’], random_state=42) X = df[‘cat’] y = df...
encoder_config:cols:-feature1drop_invariant:truehandle_unknown:value 1. 2. 3. 4. 5. 实战应用 接下来,让我们进入一个端到端的实例演示,看看如何在真实场景中应用特征提取。 importpandasaspdfromcategory_encodersimportOneHotEncoder# 加载数据data=pd.read_csv('your_dataset.csv')# 特征提取encoder=OneHo...
在查找后发现一个开源包category_encoders,可以使用多种不同的编码技术把类别变量转换为数值型变量,并且符合sklearn模式的转换。 以下是对category_encoders使用方法的介绍: 2.1 category_encoders的下载 在cmd使用pip或conda两种下载方式均可下载,下载命令如下: pip install category_encoders conda install -c conda-...
category_encoders 是一个用于类别数据编码(转换为数值数据)的python包。该包是各种编码方法的集合,我们可以根据需要将其应用于各种分类数据。 pip install category_encoders 可以使用以下示例应用转换。 fromcategory_encodersimportBinaryEncoder importpandasaspd ...
category_encoders 是一个用于类别数据编码(转换为数值数据)的python包。该包是各种编码方法的集合,我们可以根据需要将其应用于各种分类数据。 pip install category_encoders 可以使用以下示例应用转换。 fromcategory_encodersimportBinaryEncoder importpandasaspd ...
pip install category_encoders 标签编码或有序编码 当分类特征有序时,我们使用这种分类数据编码技术。在这种情况下,保留顺序很重要。因此编码应该反映顺序。 在标签编码中,每个标签都被转换成一个整数值。我们将创建一个变量,该变量包含代表一个人的教育资格的类别。