【问题标题】:Rapidminer dummy coding mismatchRapidminer 虚拟编码不匹配
【发布时间】:2016-03-17 09:46:01
【问题描述】:

我正在尝试使用神经网络,方法是在 trainData 上对其进行训练,然后在 testData 上进行测试,就像任何人都会做的那样。但是,数据需要将一些标称特征虚拟编码为数字。当我这样做时,它会训练神经网络,但在将其应用于测试数据(我在其上应用完全相同的转换/块)时失败,因为虚拟编码*不匹配。

*错误信息是:v47=H does not exist in testData

我检查了一下,确实 testData 在 v47 中确实具有值“H”,而 trainData 具有它。因此,我想在 v47 中忽略这个“H”,或者替换它。

我有什么方法可以轻松做到这一点?请记住,其他功能也可能会发生这种情况,并逐个检查所有功能以解决此类问题,这将非常耗时。

也许还有其他方法可以解决这个问题?

谢谢!

【问题讨论】:

    标签: neural-network rapidminer dummy-variable


    【解决方案1】:

    这类似于previous post

    此答案建议将测试和训练数据结合起来,以使名义上的所有可能值都出现,然后拆分以再次恢复测试和训练集。可能的附加标称值将保留在两个拆分中。

    这可能不适合,因此另一种可能性是在训练示例集上使用Data to Weights 运算符。然后可以将生成的权重与Select by Weights 运算符一起使用,以仅保留测试示例集中感兴趣的属性。

    【讨论】:

    • 合并这两个数据集确实并不理想。第二个选项似乎不错!但是,我最终查看了数据以了解我的问题发生的频率,结果发现只有几个值(112k 中不到 10 个)。我手动将它们替换为平均值
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