来源:https://blog.csdn.net/weixin_41798592/article/details/101344948 分别处理标签和特征 ...
说明: string data 是挑出来的 需要转成数值型特征的 分类特征 转换后,通常要将 array 类型的结果转成 DataFrame,与其他的特征合并 ...
2020-03-08 08:41 1 2445 推荐指数:
来源:https://blog.csdn.net/weixin_41798592/article/details/101344948 分别处理标签和特征 ...
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,方差为1的数据,形如标准正态分布(高斯分布)。 标准化(Standardization) 公式 ...
一、标准化 API函数:scaler()或者StandardScaler() 数据集标准化对有些机器学习算法是很有必要的手段,只所以进行标准化,是因为两个原因:其一,对于同一特征中,最大最小值之差过大,将数据缩放在合适的范围,比如手机包月流量使用情况,有些数值是500M,有些是1G ...
https://blog.csdn.net/zhangyang10d/article/details/53418227 数据预处理 sklearn.preprocessing 标准化 (Standardization) 规范化(Normalization) 二值化 分类 ...
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 ...
在进行python数据分析的时候,首先要进行数据预处理。 有时候不得不处理一些非数值类别的数据,嗯, 今天要说的就是面对这些数据该如何处理。 目前了解到的大概有三种方法: 1,通过LabelEncoder来进行快速的转换; 2,通过mapping方式,将类别映射为数值。不过这种方法适用范围 ...
# Extracting features from categorical variables # Extracting features from text文字特征 ...
值(interger number)。 但是这些整数型的特征向量是无法直接被sklearn的学习器使用 ...