如何获得具有预处理和分类步骤的决策树管道的特征重要性？
我正在尝试将决策树模型适用于UCI成人数据集。为此，我构建了以下管道： nominal_features = ['workclass', 'education', 'marital-status', 'occupation', 'relationship', 'race', 'sex', 'native-country'] nominal_transfor
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根据字母“l"或“L"是否在另一列的字符串中创建新列
我正在使用非常混乱的 Open Food Facts 数据集.有一个称为数量的列，其中包含有关相应食物数量的信息.条目看起来像: 365 克(314 毫升)992 克2.46公斤0,33 升15.87 盎司250毫升1升33厘升 ...等等(非常凌乱！！！)我想创建一个名为 is_liquid 的新列.我的想法是，如果数量字符串包含 l 或 L，则该行中的 is_liquid 字段应为 1，否
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如何通过FeatureTools中的多个ID创建新变量?
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KMeans聚类不平衡数据
我有一组具有50个特征(c1，c2，c3 ...)的数据，具有超过8万行. 每行都包含归一化的数值(范围为0-1).它实际上是一个归一化的伪变量，其中某些行仅具有3-4个很少的功能(即，如果没有值，则分配0).大多数行具有大约10-20个功能. 我使用KMeans对数据进行聚类，总是导致具有大量成员的聚类.经过分析，我注意到具有少于4个特征的行趋于聚集在一起，这不是我想要的. 总
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结合两个财务数据集，互动帐户余额随时间变化
我有一个与金融交易数据集有关的问题. 我有两个数据集: 第一个包含带有时间戳记的金融交易. Account_from Account_to Value Timestamp 1 1 2 25 1 2 1 3 25 1 3 2
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在python中将字典转换为二进制
我有一本词典，键是我的客户ID，值是我的电影ID.尽管客户已经看过同一部电影很多次，但我还是希望将其制作成一部. 在这里，我需要将字典转换为二进制数据. 在所有行中，我都需要客户ID和列作为电影ID，如果客户已经看过电影，则给出1，否则为0. d = {'121212121' : 111, 222, 333, 333,444, 444, '212121212' : 222, 555, 555
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分类特征相关
我的数据中有一些连续的分类特征.对类别特征进行热编码以使其与其他连续生物一起与标签相关联，这是一个好主意还是绝对坏主意? 解决方案 有一种无需对类别变量进行一次热编码就可以计算相关系数的方法. Cramers V统计量是一种用于计算分类变量的相关性的方法.可以如下计算.以下链接很有帮助. 使用熊猫，计算Cramér系数矩阵对于其他连续变量值，可以使用pandas的cut进行分类. i
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用于分类功能的LabelEncoder?
这可能是一个初学者的问题，但是我已经看到很多人使用LabelEncoder()来将分类变量替换为常规变量.很多人一次通过传递多列来使用此功能，但是我对某些功能中的错误序数及其对模型的影响会产生疑问.这是一个示例: 输入 import pandas as pd import numpy as np from sklearn.preprocessing import LabelEncode
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