一:所在包 from sklearn.preprocessing import StandardScaler。 二:步骤 a.将训练集进行fit操作 b.在将训练集进行tran ...
scikit learn中的数据归一化 在机器学习使用数据归一化的时候有一个重要的注意事项 我们对训练数据进行均值和方差的处理,得到mean train以及std train,但是在对测试数据进行归一化的时候,是不能直接用测试数据的均值和方差来进行归一化的,应该使用训练数据的均值和方差对测试数据进行均值方差归一化 为什么要这样做呢,我们训练这个模型是为了在真实的环境中去使用的,测试数据是模拟真实的 ...
2021-01-14 15:53 0 309 推荐指数:
一:所在包 from sklearn.preprocessing import StandardScaler。 二:步骤 a.将训练集进行fit操作 b.在将训练集进行tran ...
reference: http://www.cnblogs.com/chaosimple/p/4153167.html 一、标准化(Z-Score),或者去除均值和方差缩放 公式为:(X-mean)/std 计算时对每个属性/每列分别进行。 将数据按期属性(按列进行)减去其均值,并处 ...
sklearn于2006年问世于Google,是使用python语言编写的、基于numpy、scipy和matplotlib的一个机器学习算法库,设计的非常优雅,它让我们能够使用同样的接口来实现所有不 ...
一.概述 1. 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 ...
概要 在 sklearn 包中,OneHotEncoder 函数非常实用,它可以实现将分类特征的每个元素转化为一个可以用来计算的值。本篇详细讲解该函数的用法,也可以参考官网 sklearn.preprocessing.OneHotEncoder。 解析 该函 ...
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 ...
1. Dataset scikit-learn提供了一些标准数据集(datasets),比如用于分类学习的iris 和 digits 数据集,还有用于归约的boston house prices 数据集。 其使用方式非常简单如下所示 ...
scikit-learn点滴 scikit-learn是非常漂亮的一个机器学习库,在某些时候,使用这些库能够大量的节省你的时间,至少,我们用Python,应该是很难写出速度快如斯的代码的. scikit-learn官方出了一些文档,但是个人觉得,它的文档很多东西都没有讲清楚,它说算法原理 ...