<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!-- generator="FeedCreator 1.8" -->
<?xml-stylesheet href="https://mlib.eppdev.cn/lib/exe/css.php?s=feed" type="text/css"?>
<rdf:RDF
    xmlns="http://purl.org/rss/1.0/"
    xmlns:rdf="http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#"
    xmlns:slash="http://purl.org/rss/1.0/modules/slash/"
    xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/">
    <channel rdf:about="https://mlib.eppdev.cn/feed.php">
        <title>EPPDEV-MLIB model</title>
        <description></description>
        <link>https://mlib.eppdev.cn/</link>
        <image rdf:resource="https://mlib.eppdev.cn/lib/exe/fetch.php?media=favicon.ico" />
       <dc:date>2026-04-19T11:25:06+0800</dc:date>
        <items>
            <rdf:Seq>
                <rdf:li rdf:resource="https://mlib.eppdev.cn/doku.php?id=model:basic&amp;rev=1594526862&amp;do=diff"/>
                <rdf:li rdf:resource="https://mlib.eppdev.cn/doku.php?id=model:errors&amp;rev=1594526862&amp;do=diff"/>
            </rdf:Seq>
        </items>
    </channel>
    <image rdf:about="https://mlib.eppdev.cn/lib/exe/fetch.php?media=favicon.ico">
        <title>EPPDEV-MLIB</title>
        <link>https://mlib.eppdev.cn/</link>
        <url>https://mlib.eppdev.cn/lib/exe/fetch.php?media=favicon.ico</url>
    </image>
    <item rdf:about="https://mlib.eppdev.cn/doku.php?id=model:basic&amp;rev=1594526862&amp;do=diff">
        <dc:format>text/html</dc:format>
        <dc:date>2020-07-12T12:07:42+0800</dc:date>
        <dc:creator>Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com)</dc:creator>
        <title>建模基础示例代码</title>
        <link>https://mlib.eppdev.cn/doku.php?id=model:basic&amp;rev=1594526862&amp;do=diff</link>
        <description>建模基础示例代码

进行数据建模一般需要包括以下及各环节：

	*  建模样本数据加载
	*  数据预处理
	*  特征选择
	*  模型训练
	*  模型验证
	*  建模结果输出

示例代码如下：


# #########################################
# file: 09-sample-02-basic-01
# author: jinlong.hao
# date: 2019-12-06
# desc: sklearn2pmml基础验证代码
# content: 
#    0. import语句
#    1. 加载数据
#    2. 数据预处理
#    3. 特征选择（略）
#    4. 模型训练
#    5. 结果验证(略)
#    6. 训练结果输出
# ########################################

# 0. import
import sklearn
import sklearn.impute
import sklearn.ensemble
import sklearn.linear_…</description>
    </item>
    <item rdf:about="https://mlib.eppdev.cn/doku.php?id=model:errors&amp;rev=1594526862&amp;do=diff">
        <dc:format>text/html</dc:format>
        <dc:date>2020-07-12T12:07:42+0800</dc:date>
        <dc:creator>Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com)</dc:creator>
        <title>常见问题处理</title>
        <link>https://mlib.eppdev.cn/doku.php?id=model:errors&amp;rev=1594526862&amp;do=diff</link>
        <description>常见问题处理

DataFrameMapper中使用OneHotEncoder错误

示例代码


# ############################################################
# File: 02-preprocess-04-OneHotEncoder
# Author: jinlong.hao
# Date: 2019-12-04
# OneHotEncoder: 将数据进行离散化处理，形成哑变量
#     sklearn-19及以前仅支持integer数据，20以后支持string数据了
# Desc: 
#    1. import语句
#    2. 构造数据
#    3. 使用DataFrameMapper进行转化
#    4. 使用DataFrameMapper结合OneHotEncoder进行转化
# ############################################################

# 1. import语句
from sklearn.preprocessing import…</description>
    </item>
</rdf:RDF>
