原文:python数据特征预处理

一 属性规约 在进行数据预处理的过程中,如果数据的某一列都是一样的或者属性是一样的,那么这一列对我们的预测没有帮助,应该将这一列去掉,pandas中如果某一列属性值相同,但是此列中有缺失值 NaN ,pandas会默认其有两个属性,我们在进行此操作的过程中应该首先去掉缺失值,然后检查唯一性。代码如下 orig columns loans .columns drop columns for col ...

2018-05-13 09:32 0 1441 推荐指数:

查看详情

数据预处理特征工程

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 ...

Fri Jul 24 22:25:00 CST 2020 0 685
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 ...

Wed May 09 02:55:00 CST 2018 0 1247
sklearn中的数据预处理特征工程

  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 ...

Thu May 30 20:07:00 CST 2019 2 4225
特征工程(5)-数据预处理哑编码

https://www.deeplearn.me/1393.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 ...

Wed May 09 02:54:00 CST 2018 0 3858
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 ...

Tue Oct 31 00:29:00 CST 2017 0 1927
python数据预处理(入门)

数据预处理是进行数据分析的第一步,如何获取干净的数据是分析效果的前提。 今天学习了几个数据预处理的入门级方法,做笔记啦!工具:python.sklearn 1、行归一化/正则化Normalizer 使每一行的平方和为1,常用于文本分类和聚类中 z=pd.DataFrame ...

Sun Jun 23 18:55:00 CST 2019 0 3369
Python数据预处理

在拿到一份数据准备做挖掘建模之前,首先需要进行初步的数据探索性分析(你愿意花十分钟系统了解数据分析方法吗?),对数据探索性分析之后要先进行一系列的数据预处理步骤。因为拿到的原始数据存在不完整、不一致、有异常的数据,而这些“错误”数据会严重影响到数据挖掘建模的执行效率甚至导致挖掘结果出现偏差 ...

Thu Jan 31 17:29:00 CST 2019 0 2093
Python数据预处理之清洗

使用Pandas进行数据预处理 数据清洗中不是每一步都是必须的,按实际需求操作。 内容目录 1、数据的生成与导入 2、数据信息查看 2.1、查看整体数据信息 2.2、查看数据维度、列名称、数据格式 2.3、查看数据特殊值和数值 2.3.1 ...

Thu May 09 23:04:00 CST 2019 0 2715
 
粤ICP备18138465号  © 2018-2025 CODEPRJ.COM