如果您只想预处理部分特征,可以将KBinsDiscretizer 与 ColumnTransformer 结合使用。 KBinsDiscretizer 可能会产生恒定特征(例如,当 encode = 'onehot' 和某些 bin 不包含任何数据时)。可以使用特征选择算法(例如, VarianceThreshold )删除这些特征。 例子: >>> from sklearn.preprocessing import KBinsDiscretizer >>>...
plt.title("KBinsDiscretizer的不同策略", x=-1,y=3.5,fontsize=25) plt.show()
1.首先,`KBinsDiscretizer`类会根据给定的参数初始化。主要参数包括要划分的bins数量、划分策略、边界处理方式等。 2.然后,根据输入的数据集,`KBinsDiscretizer`类会计算每个特征的分位点(quantiles)或者等间隔的边界值。这些边界值决定了每个bin的范围。 3.接下来,`KBinsDiscretizer`类会使用这些边界值将每个样本的...
kbinsdiscretizer 是scikit-learn 库中的一个类,用于将连续型特征数据离散化。正确的导入路径应该是: python from sklearn.preprocessing import KBinsDiscretizer 注意类名 KBinsDiscretizer 的大小写,Python 对大小写敏感。 检查是否已安装包含kbinsdiscretizer的库: kbinsdiscretizer 类包含在 scikit-learn 库中,因此...
学习
kbd =KBinsDiscretizer(n_bins=10, encode='ordinal', strategy='quantile') msg = ("Bins whose width are too small (i.e., <= 1e-8) in feature 0 ""are removed. Consider decreasing the number of bins.") assert_warns_message(UserWarning, msg, kbd.fit, X) ...
KBinsDiscretizer(strategy, smoothing, n_bins=None, bin_size=None, n_sd=None) Bin continuous data into number of intervals and perform local smoothing. Note Note that the data type of the output value is the same as that of the input value. Therefore, if ...
The KBinsDiscretizer will fail to produce quantile discretizations if the input data has most of its entries having the same value and corresponding to the first bin: import numpy as np from sklearn.preprocessing import KBinsDiscretizer ...
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【多选题】下列属于KBinsDiscretizer构造方法参数的是: A. n_bins B. n_bin C. encode D. strategy 查看完整题目与答案 【多选题】下列属于决策树集成算法的是 A. 随机森林 B. AdaBoost C. 逻辑回归 D. 线性回归 查看完整题目与答案 【多选题】下列属于决策树算法参数的是: A. max_...