“один горячий питон питона” Ответ

один горячий питон питона

from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
encoder = OneHotEncoder()
# apply on df
color_1hot = encoder.fit_transform(df['ocean_proximity'].values.reshape(-1,1))
color_1hot_df = pd.DataFrame(color_1hot.toarray())
df = pd.concat([df.drop('ocean_proximity', axis=1), color_1hot_df], axis=1)
# can allso use the pandas dummies
df = pd.get_dummies(df, columns=['ocean_proximity'])

# apply on np.array
X[:, 2] = le.fit_transform(X[:, 2])
Adventurous Addax

Onehotencoder = onehotencoder (Categorical_features = [1]) x = onehotencoder.fit_transform (x) .toarray () x = x [: 1:]

from sklearn.compose import ColumnTransformer

ct = ColumnTransformer([('encoder', OneHotEncoder(), [1])], remainder='passthrough')
X = np.array(ct.fit_transform(X), dtype=np.float)
lanzani

Ответы похожие на “один горячий питон питона”

Вопросы похожие на “один горячий питон питона”

Больше похожих ответов на “один горячий питон питона” по Python

Смотреть популярные ответы по языку

Смотреть другие языки программирования