原文:数据清洗与预处理代码详解——德国信贷数据集(data cleaning and preprocessing - German credit datasets)

最近看了一本 Python金融大数据风控建模实战:基于机器学习 机械工业出版社 这本书,看了其中第 章:数据清洗和预处理的内容,了解了代码,觉得写的不错,所以分享给大家。 . 数据集 德国信贷数据集。官网地址http: archive.ics.uci.edu ml datasets Statlog German Credit Data 。 该数据集包含 条样本数据,其中有 个标签变量 statu ...

2021-09-29 16:32 0 227 推荐指数:

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数据分析中的变量分箱——德国信贷数据集(variable bin in data analysis -German credit datasets

最近看了一本《Python金融大数据风控建模实战:基于机器学习》(机械工业出版社)这本书,看了其中第6章:变量分箱方法 内容,总结了主要内容以及做了代码详解,分享给大家。 一、 主要知识点: 1. 变量分箱是一种特征工程方法,意在增强变量的可解释性与预测能力。变量分箱方法主要 ...

Sat Oct 16 01:53:00 CST 2021 0 990
数据分析中的变量编码——德国信贷数据集data coding in data analysis-German credit datasets

最近看了一本《Python金融大数据风控建模实战:基于机器学习》(机械工业出版社)这本书,看了其中第5章:变量编码的方法 内容,总结了主要内容以及做了代码详解,分享给大家。 1. 主要知识点 在统计学中,将变量按照取值是否连续分为离散变量和连续变量。例如性别就是离散变量,变量中只有男、女 ...

Wed Oct 06 01:44:00 CST 2021 0 134
数据分析中的变量选择——德国信贷数据集(variable selection in data analysis-German credit datasets

最近看了一本《Python金融大数据风控建模实战:基于机器学习》(机械工业出版社)这本书,看了其中第7章:变量选择 内容,总结了主要内容以及做了代码详解,分享给大家。 1. 主要知识点 变量选择是特征工程中非常重要的一部分。特征工程是一个先升维后降维的过程。升维的过程是结合业务理解尽可 ...

Mon Oct 25 19:08:00 CST 2021 0 917
数据预处理数据清洗)的一般方法及python实现

数据预处理的一般方法及python实现 这是一个大数据的时代。我们在很多时候都要处理各种各样的数据。但是并非所有数据都是拿来即可使用,都是要先经过一番处理后才能进行下一步操作。在我们爬到数据或者要处理一份数据文件时,首先要对数据进行清洗和除噪。本文就总结一下,一般数据预处理过程中可能要用到的方法 ...

Mon Jan 28 23:47:00 CST 2019 0 5394
机器学习中数据清洗&预处理

数据预处理是建立机器学习模型的第一步,对最终结果有决定性的作用:如果你的数据集没有完成数据清洗预处理,那么你的模型很可能也不会有效 第一步,导入数据 进行学习的第一步,我们需要将数据导入程序以进行下一步处理 加载 nii 文件并转为 numpy 数组 第二步,数据预处理 ...

Sun Mar 03 04:29:00 CST 2019 0 1419
UCI数据集详解及其数据处理(附148个数据集处理代码

摘要:本文对机器学习中的UCI数据集进行介绍,带你从UCI数据集官网出发一步步深入认识数据集,并就下载的原始数据详细讲解了不同类型的数据集整理如何通过程序进行整理。为了方便使用,博文中附上了包括数据集整理及数据预处理在内的所有代码处理好的数据集,同时对代码进行了解释,其要点 ...

Wed Apr 20 00:50:00 CST 2022 4 2787
 
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