私はsklearn.preprocessing.OneHotEncoderを使用して、フォームのカテゴリデータをエンコードしています
A=array([[1,4,1],[0,3,2]])
B=array([[1,4,7],[0,3,2]])
ステップでA、ある時点で への新しいデータとして使用するとします。に関して目に見えない値が含まれている場合、そうすることで が生成されます。変換ステップが関係する値のすべてのバイナリをゼロに設定するように、新しい目に見えない値を含めることは可能ですか?.fit(A)B.transform(B)BAfeature out of bounds errorB
ValueError: Feature out of bounds. Try setting n_values.
機能の境界をいつでも変更できることを理解して.fitいます。しかし、Aトレーニング データとして使用している場合、予測する新しいセット B を取得するたびに、最初のエンコーディングをいじる必要があります。
ありがとう。