[scikit-learn] 特征二值化
1.首先造一个测试数据集 这里我们把 pet、age、salary 都看做类别特征，所不同的是 age 和 salary 都是数值型，而 pet 是字符串型。我们的目的很简单: 把他们全都二值化，进行 one-hot 编码 2. 对付数值型类别变量 对 age 进行二值化很简单 ...
原文：【机器学习】scikit-learn中的数据预处理小结(归一化、缺失值填充、离散特征编码、连续值分箱)
一.概述 . 数据预处理 数据预处理是从数据中检测，修改或删除不准确或不适用于模型的记录的过程 可能面对的问题有：数据类型不同，比如有的是文字，有的是数字，有的含时间序列，有的连续，有的间断。 也可能，数据的质量不行，有噪声，有异常，有缺失，数据出错，量纲不一，有重复，数据是偏态，数据量太大或太小 。 数据预处理的目的：让数据适应模型，匹配模型的需求 。 .sklearn中的数据预处理 sklea ...
2020-12-04 17:41 0 941 推荐指数：
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