数据预处理 Python amp R 学习笔记 首先,让我们先来看一下我们要处理的数据实例: 我们的目的是让这样的原始数据处理成机器学习算法可以直接计算的额数据形式。对于该数据实例,有以下几个操作关键: .进行缺失数据处理 对缺失值进行处理的一般思路是使用这一列数据的 平均数 , 中位数 或 众数 来填充,这里我们利用 中位数 来填充。 .处理分类特征的数据 Country amp Purchas ...
2018-01-04 13:34 0 2722 推荐指数:
caret包(Classification and Regression Training)是一系列函数的集合,它试图对创建预测模型的过程进行流程化。本系列将就数据预处理、特征选择、抽样、模型调参等进行介绍学习。 本文将就caret包中的数据预处理部分进行介绍学习。主要包括以下函数 ...
前言 如果你是数据分析领域的新兵,那么你一定很难抉择——在进行数据分析时,到底应该使用哪个语言,R还是Python?在网络上,也经常出现诸如“我想学习机器语言,我应该用哪个编程语言”或者“我想快速解决问题,我应该用R还是Python”等这类问题。尽管两个编程语言目前都是数据分析社区的佼佼者 ...
一、日期时间、字符串的处理 日期 Date: 日期类,年与日 POSIXct: 日期时间类,精确到秒,用数字表示 POSIXlt: 日期时间类,精确到秒,用列表表示 Sys.date(), date(), difftime(), ISOdate(), ISOdatetime ...
3.3缺失值处理 R中缺失值以NA表示,判断数据是否存在缺失值的函数有两个,最基本的函数是is.na()它可以应用于向量、数据框等多种对象,返回逻辑值。 > attach(data) The following objects are masked fromdata ...
命令行脚本 通过Windows 或Linux终端环境命令行运行R和Python脚本类似。要运行的命令被分解成以下部分: <command_to_run> <path_to_script> <any_additional_arguments> 参数 ...
https://blog.csdn.net/zhangyang10d/article/details/53418227 数据预处理 sklearn.preprocessing 标准化 (Standardization) 规范化(Normalization) 二值化 分类 ...
数据预处理 数据预处理一般包括: (1) 数据标准化 这是最常用的数据预处理,把某个特征的所有样本转换成均值为0,方差为1。 将数据转换成标准正态分布的方法: 对每维特征单独处理: 其中, 可以调用sklearn.preprocessing中的StandardScaler ...