离散变量标签处理 1.类别变量映射为原始变量 原始数据 1.1 方法1:原始处理方法(将类别变量映射为数值变量) 原始方法2: 1.2 方法2:使用scikit LabelEncoder处理标签变量映射 ...
按照我们对于变量的分类:分为数值变量和分类变量,数值变量可以分为连续型和离散型,分类变量又有有序的和无序的。下面我将介绍一些对于这些变量进行离散化处理。 无序分类变量的离散化方法: 比如在泰坦尼克号当中,有一个变量叫做乘客登陆的港口,取值为 C, Q, S 代表三个地方。这是一个典型的无序分类变量,我们在进行数据预处理的时候应该如何进行。 一种很容易想到的方法就是把每个值映射为一个数字,比如C , ...
2018-03-15 21:19 1 16167 推荐指数:
离散变量标签处理 1.类别变量映射为原始变量 原始数据 1.1 方法1:原始处理方法(将类别变量映射为数值变量) 原始方法2: 1.2 方法2:使用scikit LabelEncoder处理标签变量映射 ...
简单变换即可。 3.聚集:对数据进行汇总。如,可以通过日销售数据,计算月和年的销售数据。 4.规范化 ...
数据清洗之数据预处理 摩托车的销售情况数据 Condition:摩托车新旧情况(new:新的 和used:使用过的) Condition_Desc:对当前状况的描述 ...
。 但是Z-Score方法是一种中心化方法,会改变原有数据的分布结构,不适合对稀疏数据做处理。 ...
处理分类型特征:编码与哑变量 在机器学习中,大多数算法,譬如逻辑回归,支持向量机SVM,k近邻算法等都只能够处理数值型数据,不能处理 文字,在sklearn当中,除了专用来处理文字的算法,其他算法在fifit的时候全部要求输入数组或矩阵,也不能够导 入文字型数据(其实手写 ...
目录 数据预处理:离散特征编码方法 无监督方法: 1.序号编码OrdinalEncoder 2.独热编码OneHotEncoder 3.二进制编码BinaryEncoder 4.计数编码 ...
有时在处理连续型数据时,为了方便分析,需要将其进行离散化或者是拆分成“面元(bin)”,即将数据放置于一个小区间中。 在Pandas中,cut()--->数据离散化 qcut()-->面元划分 一、cut():等距离散化,设置的bins的每个区间的间隔相等 ...
二元转换Binarizer Binarizer是将连续型变量根据某个阈值,转换成二元的分类变量。 小于该阈值的转换为0,大于该阈值的转换为1。 要求输入列必须是double,int都 ...