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四、哑变量处理

(一)哑变量处理类别数据 1、哑变量处理 数据分析模型中有相当一部分的算法模型都要求输入的特征为数值型,但实际数据中特征的类型不一定只有数值型,还会存在相当一部分的类别型,这部分的 ...

Fri May 28 23:31:00 CST 2021 0 2288
五、离散化处理

1、离散化方法——等宽法 将数据的值域分成具有相同宽度的区间,区间的个数由数据本身的特点决定或者用户指定,与制作频率分布表类似。 pandas 提供了 cut 函数,可以进行连续型 ...

Fri May 28 23:58:00 CST 2021 0 1224
一、缺失值处理办法汇总

检测缺失值: 一、业务法   1.直接删除   优点:简单粗暴   缺点:容易造成数据的大量丢失,造成观测样本缺少   建议使用场景:只有当整 ...

Fri May 28 19:46:00 CST 2021 0 1060
三、标准化数据

(一)离差标准化数据 离差表转化是对原始数据的一种线性变换,结果是将原始的数据映射到[0,1]区间之间,转换公式为: 其中 max 为样本数据的最大值,min 为样本数 ...

Fri May 28 23:23:00 CST 2021 0 1013
数据预处理与特征工程:哑变量(离散数据)

处理分类型特征:编码与哑变量 在机器学习中,大多数算法,譬如逻辑回归,支持向量机SVM,k近邻算法等都只能够处理数值型数据,不能处理 文字,在sklearn当中,除了专用来处理文字的算法 ...

Wed Jun 09 17:46:00 CST 2021 0 987
二、检测与处理异常值

  异常值是指数据中个别值的数值明显偏离其余的数值,有时也称为离群点,检测异常值 就是检验数据中是否有录入错误以及是否含有不合理的数据。   异常值的存在对数据分析十分危险,如果计 ...

Fri May 28 23:08:00 CST 2021 0 183

 
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