タグ付けされた質問 「labels」

私は大量のカテゴリー列を含むpandasデータフレームを持っています。これをscikit-learnの決定木で使用する予定です。それらを数値に変換する必要があります（1つのホットベクトルではありません）。scikit-learnのLabelEncoderでそれを行うことができます。問題は、それらが多すぎて手動で変換したくないことです。 このプロセスを自動化する簡単な方法は何でしょうか。

12 scikit-learn  pandas  categorical-data  labels 

私はアプリケーションのプロトタイプを作成していますが、生成されたいくつかの文の複雑さを計算するための言語モデルが必要です。 すぐに使用できるPythonのトレーニング済み言語モデルはありますか？のような単純なもの model = LanguageModel('en') p1 = model.perplexity('This is a well constructed sentence') p2 = model.perplexity('Bunny lamp robert junior pancake') assert p1 < p2 一部のフレームワークを確認しましたが、必要なものが見つかりませんでした。私は次のようなものを使用できることを知っています： from nltk.model.ngram import NgramModel lm = NgramModel(3, brown.words(categories='news')) これはブラウンコーパスの優れたチューリング確率分布を使用していますが、1bワードデータセットなどの大きなデータセットで巧妙に作成されたモデルを探していました。一般的なドメイン（ニュースだけでなく）の結果を実際に信頼できるもの

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