数据预处理与特征工程：哑变量(离散数据)
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 ...
原文：特征工程（5）-数据预处理哑编码
https: www.deeplearn.me .html 哑编码概念 先来讲解下哑编码的概念吧，当你的变量不是定量特征的时候是无法拿去进行训练模型的，哑编码主要是针对定性的特征进行处理然后得到可以用来训练的特征 关于定性和定量还是在这里也说明下，举个例子就可以看懂了 定性： 博主很胖 博主很瘦 定量 博主有 kg 博主有 kg ps：好难啊 一般定性都会有相关的描述词，定量的描述都是可以用数字来 ...
2018-05-08 18:54 0 3858 推荐指数：
相关推荐
数据预处理和特征工程
目录 数据挖掘的五大流程 数据预处理(preprocessing) 数据归一化 数据标准化 缺失值处理 处理离散型特征和非数值型标签 处理连续型特征 二值化 分箱 ...
特征工程（4）-数据预处理二值化
https://www.deeplearn.me/1389.html 上一篇文章讲解了区间缩放法处理数据，接下来就讲解二值化处理 这个应该很简单了，从字面意思就是将数据分为 0 或者 1，联想到之前图像处理里面二值化处理变为黑白图片 下面还是进入主题吧 首先给出当前的二值化处理公式 ...
sklearn中的数据预处理和特征工程
小伙伴们大家好~o(￣▽￣)ブ，沉寂了这么久我又出来啦，这次先不翻译优质的文章了，这次我们回到Python中的机器学习，看一下Sklearn中的数据预处理和特征工程，老规矩还是先强调一下我的开发环境是Jupyter lab，所用的库和版本大家参考： Python 3.7.1（你的版本至少 ...
4-Pandas数据预处理之数据转换（哑变量编码pd.get_dummies()）
说明：本片博文接上篇博文【 Pandas数据预处理之数据转换（df.map()、df.replace()）】 二、哑变量编码 1、什么叫做哑变量？ 将类别型特征转化“哑变量矩阵”或是“指标矩阵”，让类别特征转换成数值特征的过程。相当与标签化和OneHOt编码，具体可参考另一篇博文【数据 ...
数据预处理：标称型特征的编码和缺失值处理
注：本文是人工智能研究网的学习笔记 标称型特征编码(Encoding categorical feature) 有些情况下，某些特征的取值不是连续的数值，而是离散的标称变量（categorical）。 比如一个人的特征描述可能是下面的或几种： 这样的特征可以被有效的编码为整型特征 ...
1. 特征工程之特征预处理
1. 特征工程之特征预处理 2. 特征工程之特征选择 1. 前言 “数据决定了机器学习的上限，而算法只是尽可能逼近这个上限”，这里的数据指的就是经过特征工程得到的数据。特征工程指的是把原始数据转变为模型的训练数据的过程，它的目的就是获取更好的训练数据特征，使得机器学习模型逼近这个上限。特征 ...
机器学习 | 特征工程（一）- 数据预处理
本文将以iris数据集为例，梳理数据挖掘和机器学习过程中数据预处理的流程。在前期阶段，已完成了数据采集、数据格式化、数据清洗和采样等阶段。通过特征提取，能得到未经处理的特征，但特征可能会有如下问题： - 不属于同一量纲 通常采用无量纲化进行处理； - 信息冗余 ...