问题描述
我目前正在研究克利夫兰数据集，其中有 14 列......我在这个数据集上执行的一些步骤是
1.did 创建了虚拟变量，因为有分类值——将数据集分成 28 个特征
2.删除了一些高度相关的值——使其成为 22 个特征
3.Did递归特征消除--列/特征的最佳数量仍然是22
4.做了主成分分析
5.使用逻辑回归预测
6.达到 85% 的准确率
现在我想用我自己的一组基于 13 个特征[目标变量除外]的初始数据集来尝试它，它看起来像这样 =[[78,1,4,111,239,2,155,7]]
我将列表转换为数据框以遵循创建虚拟变量、删除相关值等类似步骤...
但我一直坚持创建虚拟变量，因为它给了我只有 13 列的数据框，而我期望的是 28..
谁能帮我解决这个问题？ 或者我如何提供输入？
解决方法
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