我正在对具有269行的数据集进行回归。我有两类。它们是“名称”和“团队”。我需要知道onehot编码过
我想将数据文件中的所有40个分类变量彼此相对（= 160个交叉表）并收集所有卡方检验的p值（最好在一个
以前从未遇到过这个问题，但是现在我编写的任何代码都一直存在。
<pre><code>> sessionInfo()
R version 4.
我在Tensorflow 2文档的许多教程中看到，它们使用两种不同的功能来处理分类功能：
<ul>
<li> tf.keras.layer
我尝试通过神经网络的回归来预测一些连续值。我有一个重要的问题。是否通过数据集中的<strong>所有功
运行R脚本时遇到问题。
该研究是一项主题研究。
我运行一个线性混合效应模型：
<pre><code>lmer(var1 ~ c
尝试使用所有类别变量进行多元线性回归。数据结构如下。
<pre><code>X.shape
(4209, 359)
X.head()
X0 X1 X2 X3
我正在尝试从仅包含0和1的三列中创建一个分类变量。
它们完美地匹配在一起成为一个类别变量-但是我
我正在使用sklearn管道执行一键编码：
<pre><code>preprocess = make_column_transformer(
(MinMaxScaler(),numeric_cols),
我是R / R Studio的入门者，通常是编码和统计信息。
在R中，我运行的是GLM，其中我的Y变量为否/是（
我有2个虚拟变量，我希望以某种方式将它们组合起来，这样我就有了一个新变量，如果变量A或B都为1，
我有两个分类变量。
变量A大约有15个级别，变量B被伪编码为（0,1）
我正在寻找一张表格，其
我正在将一些李克特数据绘制为分散的堆叠条形图，但是我不知道如何在auto.key中的图例中的键周围绘制
我有一组可以用以下代码复制的数据：
<pre><code>import numpy as np
import pandas as pd
Neurons = np.array([
20,
大家。我有一个包含一些缺失数据的数据集。缺失的数据是分类的并由箱表示（请参见下面的示例：'purc
我正在使用这个 Kaggle 数据集，我正在尝试将分类值转换为数值，以便我可以应用回归。
<a href="http
我正在实施一项具有标准化特征和单热编码标签的 7 类分类任务。然而，训练和验证的准确率极低。
这是我的示例数据：
<pre><code>x <- structure(list(Zeit = c(104, 104.01, 104.02, 104.03, 104.04,
104.05, 104.06, 104.07,
我正在尝试在 python 中绘制类似于 CSV 文件 <a href="https://i.stack.imgur.com/GWfh0.jpg" rel="nofollow noreferrer"><img src=
我有一个包含两个变量的数据集，参与者回答是 (1)、否 (2) 或跳过 (-9)。我想将这两个变量结合起来，以
