from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
enc=OneHotEncoder(handle_unknown='ignore')
X=[['gender', 1], ['NationalITy', 2], ['PlaceofBirth', 3],['StageID', 4], ['GradeID', 5], ['SectionID', 6],['Topic', 7], ['Semester', 8], ['Relation', 9],['raisedhands', 1], ['VisITedResources', 2], ['AnnouncementsView', 3],['Discussion', 4], ['ParentAnsweringSurvey', 5], ['ParentschoolSatisfaction', 6],['Class',7]]
enc.fit_transform(X)
()中的ValueError回溯(最近一次调用)----
~\Anaconda3\lib\site packages\sklearn\preprocessing\data.py in fit_transform(self,X,y)2017”““2018年返回所选的fit_transform(X,self.\u fit_transform-
~\Anaconda3\lib\site-包\skLearning\预处理\data.py_transform_selected(X,变换,选择,复制)1807 X:数组或稀疏矩阵,形状=(n_samples,n_features_new)1808
""" -
~\Anaconda3\lib\site-包\skLearning\utils\validation.pycheck_array(数组,accept_sparse,dtype,订单,复制,force_all_finite,ensure_2d,allow_nd,ensure_min_samples,ensure_min_features,warn_on_dtype,估计器)431force_all_finite)432其他:-
ValueError:无法将字符串转换为浮点:“性别”
从这个帖子上,,
OneHotEncoder错误:无法将字符串转换为浮点
您可以看到,它不工作,但与整数。然而,现在,文档中说它可以处理整数。
也许您应该更新您的版本,因为它应该能够转换字符串。
对我来说,编辑的代码工作得非常好。
问题内容: 给出的是一个简单的CSV文件: 显然,实际数据集比这要复杂得多,但是这一数据再现了错误。我正在尝试为其构建一个随机森林分类器,如下所示: 但是当我调用fit()时,我只是得到了这个追溯: scikit-learn版本为0.16.1。 问题答案: 在使用fit之前,您必须进行一些编码。如前所述,fit()不接受字符串,但是您可以解决此问题。 有几种可以使用的类: LabelEncoder
问题内容: 正如标题所说。我不认为有可能这样做,但如果可以告诉我。 这是我正在编写的bukkit(minecraft服务器)插件所必需的。我要执行一个命令:tnt [power]。电源是我想转换为浮点数的返回字符串。 谢谢 问题答案: 用于进行转换。 和之间的区别只是回报。如果需要(对象),请使用前者;如果要数字,请使用后者。
例如,它不是返回2,而是返回“11” 我正在从该API收集数据:https://www.hatchways.io/api/assessment/students obs(为了检索数据,我创建了一个服务:export class StudentsService{ String="https://www.hatchways.io/api/assessment/students"; 构造函数(私有htt
问题内容: http://golang.org/pkg/strconv/ http://play.golang.org/p/4VNRgW8WoB 如何将浮点数转换为字符串格式?这是google游乐场,但未获得预期的输出。(2e + 07)我想得到“ 21312421.213123” 请帮助我从浮点数中获取字符串。谢谢 问题答案: 试试这个 如果只想获得尽可能高的位数精度,则特殊精度-1使用所需的最
问题内容: 我想将二进制数转换为浮点数。这是一种可能性的示例: 给我正确的输出: 不幸的是,我正在使用二进制 字符串 ,即,我需要类似的东西。 但是,这不起作用: 我尝试使用它将带引号的可打印数据块转换回二进制并返回二进制数据。但是最终,我得到了同样的错误: 我了解输出数字是整数的情况,但是如果我想获得数字12.546怎么办?那么该函数对二进制字符串的调用是什么样的? 问题答案: 另一种选择是做
创建随机森林分类器模型以获取准确度评分数据。在文件中,它由数字、浮点、字符串类型的数据组成。遇到问题:-ValueError:无法将字符串转换为浮点:“管理” 28 29 clf=RandomForestClassifier(n_估计器=5)中的ValueError回溯(最近一次调用)--- ~\AppData\本地\连续\anaconda3\lib\site-包\sk学\合奏\forest.py