类别变量（categorical variable）：只有有限个值得变量，如性别就是一个类别变量，类似于这种。
如果不对这些变量做预处理，训练出来的模型可能是错误的。
主要有三种方法来处理这个变量。
如何从数据中找到类别变量？
我们可以对每一列检查它的数据类型，某列的数据类型为”object”，表明该列有文本（也可能是其他的，但对我们的目标来说不重要），某列是数据是文本，则该列表示类别变量。
代码如下：
# 获得类别变量的列名，存放在列表中
s = (X_train.dtypes == 'object')
object_cols = list(s[s].index)
1.直接删除类别变量。
2023-02-20 14:28:36
63KB
1
Approximation Algorithms for K-Modes Clustering，何增友，，In this paper, we study clustering with respect to the k-modes objective function, a natural formulation of clustering for categorical data. One of the main contributions of this p
2022-12-28 15:33:15
223KB
1
Categorical Depth Distribution Network for Monocular 3D Object Detection翻译
2022-11-16 18:44:53
670KB
1
from keras.utils.np_utils import to_categorical
注意：当使用categorical_crossentropy损失函数时，你的标签应为多类模式，例如如果你有10个类别，每一个样本的标签应该是一个10维的向量，该向量在对应有值的索引位置为1其余为0。
可以使用这个方法进行转换：
from keras.utils.np_utils import to_categorical
categorical_labels = to_categorical(int_labels, num_classes=None)
以mnist数据集为例：
from ke
2022-03-24 23:09:30
69KB
1
在分类及预测任务中对高维类别（category）变量的预处理方法
2021-12-09 19:29:49
290KB
1
关于categorical dqn的例子，适合初学者对深度强化学习categorical dqn的认识和了解
2021-11-11 13:51:37
109KB
1
问题描述：
在利用神经网络进行分类和识别的时候，使用了keras这个封装层次比较高的框架，backend使用的是tensorflow-cpu。
在交叉验证的时候，出现 val_categorical_accuracy: 0.0000e+00的问题。
问题分析：
首先，弄清楚，训练集、验证集、测试集的区别，验证集是从训练集中提前拿出一部分的数据集。在keras中，一般都是使用这种方式来指定验证集占训练集和的总大小。
validation_split=0.2
比如，经典的数据集MNIST，共有60000个训练集，就会
Train on 48000 samples, validate on
2021-09-29 16:54:35
48KB
1
主要介绍了解决keras,val_categorical_accuracy:,0.0000e+00问题，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
2021-09-24 11:28:38
46KB
1
主要介绍了Keras中的多分类损失函数用法categorical_crossentropy，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
2021-03-30 17:39:37
72KB
1
Categorical Data Analysis Using SAS(3rd) 英文无水印原版pdf 第3版
pdf所有页面使用FoxitReader、PDF-XChangeViewer、SumatraPDF和Firefox测试都可以打开
本资源转载自网络，如有侵权，请联系上传者或csdn删除
查看此书详细信息请在美国亚马逊官网搜索此书
2020-02-02 03:15:44
4.55MB
1