https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.preprocessing.TargetEncoder.html preprocessing.TargetEncoder非常适用于具有高基数的分类特征。它根据属于该类别的观测的平均目标值的缩小估计来对类别进行编码。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 ...
target (三)划分数据集 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 from sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, random_state=12, stratify=y, test_size=0.3) 将完整数据集的70%作为训练集,30%作为测试集,并使得测试...
https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.preprocessing.TargetEncoder.html preprocessing.TargetEncoder 非常适用于具有高基数的分类特征。它根据属于该类别的观测的平均目标值的缩小估计来对类别进行编码。 importnumpyasnp fromsklearn.preprocessingimportTargetEncoder X = np.array([["cat"] *30+...
本篇介绍了两种编码方式,顺序编码(OrdinalEncoder)和独热编码(OneHotEncoder),但scikit-learn库提供的编码方式并不只有这两种。 还有目标编码(TargetEncoder),标签编码(LabelEncoder)等等,可以参考官方文档中的使用方法,在合适的场景中使用。
#样本的分拆 from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn import metrics X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris['data'], iris['target'], test_size=0.2) #超参数选择 from sklearn.model_selection import GridSearchCv from sklearn.ensemble import Rando...
编码:将分类变量转换为数值形式,使用OneHotEncoder或LabelEncoder。 特征选择:使用SelectKBest等方法选择最重要的特征。 2.3 核心API概览 Scikit-learn的核心API围绕着三个主要组件:估计器(Estimator)、转换器(Transformer)和预测器(Predictor)。 估计器:所有机器学习模型的基类,提供了fit方法用于训练模型。
使用sklearn进行机器学习的步骤一般分为:导入模块-创建数据-建立模型-训练-预测五步。 以下为代码笔记 一、数据获取 ***""" ##1.1 导入sklearn数据集from sklearn import datasets iris = datasets.load.iris() #导入数据集X = iris.data #获得其特征向量y = iris.target #...
iris = load_iris() # 获得特征向量 X = iris.data # 获得样本label y = iris.target 数据划分: from sklearn.model_selection import train_test_split # 将完整的数据集的70%作为训练集,30%作为测试集,并使得测试集和训练集中各类别数据的比例与原始数据集比例一致(stratify分层策略),另外可以设置shuffle=...
dict_keys(['data', 'target', 'target_names', 'DESCR', 'feature_names', 'filename']) 读取数据集的信息: #输出iris 数据中特征的大小、名称等信息和前五个样本。 构建Dataframe格式的数据集: #将X和y合并为Dataframe格式数据 输出如下: sepal length (cm)sepal width (cm)petal length (cm)petal wi...
欧氏距离计算的误差可降低40%。对于名义变量，OneHotEncoder生成哑变量，但可能导致维度爆炸（如国家字段含200个类别）。此时可采用TargetEncoder（目标编码），将类别映射为对应目标变量的均值。但需配合交叉验证防止数据泄露，如在Titanic数据集中，舱位等级的目标编码可使随机森林的F1-score提高12%。