原文:機器學習入門-隨機森林溫度預測的案例 1.datetime.datetime.datetime(將字符串轉為為日期格式) 2.pd.get_dummies(將文本標簽轉換為one-hot編碼) 3.rf.feature_importances_(研究樣本特征的重要性) 4.fig.autofmt_xdate(rotation=60) 對標簽進行翻轉

在這個案例中: . datetime.datetime.strptime data, Y m d 由字符串格式轉換為日期格式 . pd.get dummies features 將數據中的文字標簽轉換為one hot編碼形式,增加了特征的列數 . rf.feature importances 探究了隨機森林樣本特征的重要性,對其進行排序后條形圖 .fig.autofmt xdate rotatio ...

2019-01-23 22:33 0 1834 推薦指數:

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機器學習中為什么使用one-hot編碼

今天閱讀到一篇關於one-hot編碼的文章,這篇文章主要回答了兩個問題: 機器學習為什么需要one-hot編碼? 為什么不能直接用數據預測模型? one-hot編碼把分類數據轉化為二進制格式,供機器學習使用。 下圖是one-hot編碼的一個實例: [1] https ...

Sun Jul 14 07:28:00 CST 2019 0 1209
C#DateTime轉為指定格式字符串

示例:DateTime time = new DateTime(2020,1,1,10,20,30,40);//2020-1-1 10:20:30:40 time.ToString("yyyy");//年 2020 time.ToString("yyyy-MM");//年 月 2020-1 ...

Tue May 12 17:52:00 CST 2020 0 2853
利用隨機森林進行特征重要性評估

https://blog.csdn.net/xiezhen_zheng/article/details/82011908 參考:特征篩選方法 https://blog.csdn.net/m0_37316673/article/details/107524247 ...

Mon Sep 21 23:53:00 CST 2020 0 793
 
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