机器学习之数据预处理
归一化处理 from sklearn.preprocessing import StandardScaler X_scaler = StandardScaler() y_scaler = StandardScaler() X_train = X_scaler.fit_transform ...
原文：机器学习之数据预处理
在sklearn之数据分析中总结了数据分析常用方法，接下来对数据预处理进行总结 当我们拿到数据集后一般需要进行以下步骤： 明确有数据集有多少特征，哪些是连续的，哪些是类别的 检查有没有缺失值，对缺失的特征选择恰当的方式进行弥补，使数据完整 对连续的数值型特征进行标准化 对类别型的特征进行编码 根据实际问题分析是否需要对特征进行相应的函数转换 依然以房价数据为例，依次进行上述操作 . 明确数据集有多 ...
2019-06-20 16:23 0 3542 推荐指数：
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