【机器学习】scikit-learn中的数据预处理小结(归一化、缺失值填充、离散特征编码、连续值分箱)
一.概述 1. 数据预处理 数据预处理是从数据中检测，修改或删除不准确或不适用于模型的记录的过程 可能面对的问题有：数据类型不同，比如有的是文字，有的是数字，有的含时间序列，有的连续，有的间断。 ...
原文：[scikit-learn] 特征二值化
.首先造一个测试数据集 这里我们把pet age salary都看做类别特征，所不同的是age和salary都是数值型，而pet是字符串型。我们的目的很简单: 把他们全都二值化，进行 one hot 编码 . 对付数值型类别变量 对 age 进行二值化很简单，直接调用 OneHotEncoder 然而运行结果是array ., ., ., . ，这个结果是错的，从 Warning 信息中得知，原 ...
2017-08-22 14:32 0 1079 推荐指数：
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