在训练模型之前，我们通常都要对训练数据进行一定的处理。将类别编号就是一种常用的处理方法，比如把类别“男”，“女”编号为0和1。可以使用sklearn.preprocessing中的LabelEncoder处理这个问题。 作用 将n个类别编码为0~n-1之间的整数（包含0和n-1）。 例子 ...

预处理的几种方法：标准化、数据最大最小缩放处理、正则化、特征二值化和数据缺失值处理。 知识回顾： p-范数：先算绝对值的p次方，再求和，再开p次方。 数据标准化：尽量将数据转化为均值为0，方 ...

1.概要 sklearn.preprocessing.OneHotEncoder，将类别变量、顺序变量转化为二值化的标志变量。 2. 解析 格式： 实例： 对于输入数组，每一行当做一个样本，每一列当做一个特征。 第一个特征，即第一列[0,1,0,1 ...

公式 非常有用的工具，可以把数据集的不同特征缩放到固定范围。 先从简单的说起，[0,1]缩放，公式 \(X_{scaled} = \frac{x-x_{min}}{x_{max}-x_{min} ...

# StandardScaler类是一个用来对数据进行归一化和标准化的类。 结果： 关于StandardScaler()的api函数 api descri ...

LabelEncoder可以将标签分配一个0—n_classes-1之间的编码 将各种标签分配一个可数的连续编号 将DataFrame中的每一行ID标签分别转换成连续编号： ...

python机器学习-乳腺癌细胞挖掘（博主亲自录制视频） https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003& ...

sklearn实现---归类为5大类 sklearn.preprocessing.scale()（最常用，易受异常值影响） sklearn.preprocessing.StandardScaler() sklearn.preprocessing.minmax_scale()（一般 ...