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 ...

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 ...

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 ...

　　　　在前面我们分别讨论了特征工程中的特征选择与特征表达，本文我们来讨论特征预处理的相关问题。主要包括特征的归一化和标准化，异常特征样本清洗与样本数据不平衡问题的处理。 1. 特征的标准化和归一化 　　　　 由于标准化和归一化这两个词经常混用，所以本文不再区别标准化和归一化，而通过具体 ...

　　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 ...

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 ...

理解机器存储图像逻辑： 上图是一个简单的表示“8”的图片，可被用来做为识别验证码 它由一个个或白或灰或黑的小色块所组成，每一个小色块的长度和面积都相同，仅在亮度方面有所分别，它们是计算机表示的 ...

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 ...