Python: ошибка памяти при запуске fit_transform с помощью StandardScaler
Я думаю, проблема в том, что с clone() вы клонируете элемент, у которого уже есть свойства автозаполнения, а затем автозаполнение не может добавить «снова» к новому элементу. Я думаю, вы не должны clone(), вы должны использовать исходный HTML-код элемента и вставить его.
EDIT:
Как я его исправил:
-
autocomplete("destroy")для исходного поля ввода, которое вы хотели бы клонировать. - Клонировать свой элемент и добавить к нему автозаполнение
И не выполнять используйте clone(true), но вы можете использовать clone()
2 ответа
Возможно, вы могли бы попробовать масштабировать каждый ряд отдельно?
Не используйте стандартные фиктивные переменные! Стандартное масштабирование выполняется для преобразования непрерывной переменной в переменную со средним 0 и стандартным отклонением 1.
Поскольку вы использовали кодирование One Hot, категориальные переменные теперь состоят только из 1 и 0 (1 для True, если эта двоичная переменная присутствует 0 для False else):
Я также могу добавить, что у вас может быть другая ошибка памяти позже в разработке, если ваш набор данных слишком велик. Проверьте каждую категориальную особенность и проверьте, не являются ли они порядковыми (вы можете заказать их), если они не используют один горячий кодировщик, а заменяют значения на число (в соответствии с порядком). Если вы работаете с категорией большой мощности, вы также можете использовать трюк хеширования. Но в более общем смысле я бы посоветовал вам искать лучшие способы кодирования ваших категориальных переменных!