エントリーの編集
エントリーの編集は全ユーザーに共通の機能です。
必ずガイドラインを一読の上ご利用ください。
scikit learnで特徴量生成に役立ちそうな処理 | mwSoft
記事へのコメント0件
- 注目コメント
- 新着コメント
このエントリーにコメントしてみましょう。
注目コメント算出アルゴリズムの一部にLINEヤフー株式会社の「建設的コメント順位付けモデルAPI」を使用しています
- バナー広告なし
- ミュート機能あり
- ダークモード搭載
関連記事
scikit learnで特徴量生成に役立ちそうな処理 | mwSoft
scikit learnで特徴量生成に役立ちそうな処理 概要 scipyとかscikit-learnとかに機能があるのに気づかず... scikit learnで特徴量生成に役立ちそうな処理 概要 scipyとかscikit-learnとかに機能があるのに気づかずに独自実装して無駄に時間を使ってたみたいなことをしなくて済むように、整形したデータを分類器とかに回す前段階でやる処理でお手頃そうなものをまとめておく。 LabelEncoder 文字列をIDに変換したい場合に利用できる。 from sklearn.preprocessing import LabelEncoder le = LabelEncoder() le.fit(['tokyo', 'osaka', 'nagoya', 'tokyo', 'yokohama', 'osaka']) le.classes_ #=> array(['nagoya', 'osaka', 'tokyo', 'yokohama'], dtype='<U8') le.transform([