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Sklearn中随机森林的离散化连续变量
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<p>我想用随机森林进行基于基尼指数的特征选择。我的数据集混合了数字(连续)和分类(字符串)数据。这是数据集的一个示例</p> <p>变量1变量2<br/> 198 zcROj17IEC 336 DHeTmBftjz公司 252.3 crIgUHSK8h 252 ZSNrjIX0Db</p> <p>我知道树对离散数据起作用(分类),但是Sklearn中的RandomForest是否需要先离散连续的数值数据,或者它可以处理它??对于分类字符串变量,我使用下面的代码将字符串编码为带有0和1的数值列</p> <pre><code>pandas.get_dummies(X['Var2']) </code></pre> <p>它是有效的,但对于数字我尝试了以下离散化</p> ^{pr2}$ <p>但我一直收到一个错误的非唯一的箱子!在</p> <p>我需要慎重考虑吗?我该怎么做?在</p>
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1 个回答
匿名
1天前
擅长:python、mysql、java
<p>当你用你的绝对值做假人时,树木和森林的工作会更糟。在</p> <p>你只需要给你的特征贴上标签就行了!在</p>
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