我正在尝试对琐碎的数据集执行一次热编码。data=[['a','dog','red']['b','cat','green']]使用Scikit-Learn预处理这些数据的最佳方法是什么？首先，您会看向Scikit-Learn的OneHotEncoder.但是一个热门的编码器不支持字符串作为特征；它只离散整数。那么你将使用LabelEncoder，它将字符串编码为整数。但是随后您必须将标签编码器应用到每一列并存储这些标签编码器中的每一个(以及应用它们的列)。这感觉非常笨重。那么，在Scikit-Learn中最好的方法是什么？请不要建议pandas.get_dummies.这就是我现在通常
我正在尝试对琐碎的数据集执行一次热编码。data=[['a','dog','red']['b','cat','green']]使用Scikit-Learn预处理这些数据的最佳方法是什么？首先，您会看向Scikit-Learn的OneHotEncoder.但是一个热门的编码器不支持字符串作为特征；它只离散整数。那么你将使用LabelEncoder，它将字符串编码为整数。但是随后您必须将标签编码器应用到每一列并存储这些标签编码器中的每一个(以及应用它们的列)。这感觉非常笨重。那么，在Scikit-Learn中最好的方法是什么？请不要建议pandas.get_dummies.这就是我现在通常
在scikit-learn的许多函数中实现了用户友好的并行化。例如在sklearn.cross_validation.cross_val_score您只需在n_jobs参数中传递所需数量的计算作业。对于具有多核处理器的PC，它会非常好用。但是如果我想在高性能集群中使用这样的选项(安装了OpenMPI包并使用SLURM进行资源管理)？据我所知，sklearn使用joblib进行并行化，它使用multiprocessing。而且，据我所知(据此，例如Pythonmultiprocessingwithinmpi)与multiprocessing并行的Python程序易于使用mpirun实用程
在scikit-learn的许多函数中实现了用户友好的并行化。例如在sklearn.cross_validation.cross_val_score您只需在n_jobs参数中传递所需数量的计算作业。对于具有多核处理器的PC，它会非常好用。但是如果我想在高性能集群中使用这样的选项(安装了OpenMPI包并使用SLURM进行资源管理)？据我所知，sklearn使用joblib进行并行化，它使用multiprocessing。而且，据我所知(据此，例如Pythonmultiprocessingwithinmpi)与multiprocessing并行的Python程序易于使用mpirun实用程
我有一个22GB的数据集。我想在我的笔记本电脑上处理它。当然，我无法将其加载到内存中。我经常使用sklearn，但数据集要小得多。在这种情况下，经典方法应该是这样的。只读部分数据->部分训练您的估计器->删除数据->读取其他部分数据->继续训练您的估计器。我已经看到一些sklearn算法具有部分拟合方法，应该允许我们使用数据的各种子样本训练估计器。现在我想知道为什么在sklearn中这样做很简单？我正在寻找类似的东西r=read_part_of_data('data.csv')m=sk.my_model`foriinrange(n):x=r.read_next_chunk(20line
我有一个22GB的数据集。我想在我的笔记本电脑上处理它。当然，我无法将其加载到内存中。我经常使用sklearn，但数据集要小得多。在这种情况下，经典方法应该是这样的。只读部分数据->部分训练您的估计器->删除数据->读取其他部分数据->继续训练您的估计器。我已经看到一些sklearn算法具有部分拟合方法，应该允许我们使用数据的各种子样本训练估计器。现在我想知道为什么在sklearn中这样做很简单？我正在寻找类似的东西r=read_part_of_data('data.csv')m=sk.my_model`foriinrange(n):x=r.read_next_chunk(20line
我有一个包含大约800万篇新闻文章的语料库，我需要将它们的TFIDF表示为稀疏矩阵。对于相对较少数量的样本，我已经能够使用scikit-learn做到这一点，但我相信它不能用于如此庞大的数据集，因为它首先将输入矩阵加载到内存中，这是一个昂贵的过程。有谁知道，为大型数据集提取TFIDF向量的最佳方法是什么？ 最佳答案 Gensim有一个高效的tf-idfmodel并且不需要一次将所有内容都保存在内存中。您的语料库只需要是一个可迭代的，因此它不需要一次将整个语料库保存在内存中。make_wikiscript根据评论，在笔记本电脑上运行了
我有一个包含大约800万篇新闻文章的语料库，我需要将它们的TFIDF表示为稀疏矩阵。对于相对较少数量的样本，我已经能够使用scikit-learn做到这一点，但我相信它不能用于如此庞大的数据集，因为它首先将输入矩阵加载到内存中，这是一个昂贵的过程。有谁知道，为大型数据集提取TFIDF向量的最佳方法是什么？ 最佳答案 Gensim有一个高效的tf-idfmodel并且不需要一次将所有内容都保存在内存中。您的语料库只需要是一个可迭代的，因此它不需要一次将整个语料库保存在内存中。make_wikiscript根据评论，在笔记本电脑上运行了
我正在使用scikit-learn和numpy，我想设置全局种子，以便我的工作可重现。我应该使用numpy.random.seed还是random.seed？从评论中的链接，我了解到它们是不同的，并且numpy版本不是线程安全的。我想具体了解使用哪一个来创建IPython笔记本以进行数据分析。scikit-learn的一些算法涉及生成随机数，我想确保notebook在每次运行时显示相同的结果。 最佳答案 ShouldIusenp.random.seedorrandom.seed?这取决于您在代码中使用的是numpy的随机数生成器还是
我正在使用scikit-learn和numpy，我想设置全局种子，以便我的工作可重现。我应该使用numpy.random.seed还是random.seed？从评论中的链接，我了解到它们是不同的，并且numpy版本不是线程安全的。我想具体了解使用哪一个来创建IPython笔记本以进行数据分析。scikit-learn的一些算法涉及生成随机数，我想确保notebook在每次运行时显示相同的结果。 最佳答案 ShouldIusenp.random.seedorrandom.seed?这取决于您在代码中使用的是numpy的随机数生成器还是
