【原】關於使用sklearn進行數據預處理 —— 歸一化/標准化/正則化
一、標准化（Z-Score），或者去除均值和方差縮放 公式為：(X-mean)/std 計算時對每個屬性/每列分別進行。 將數據按期屬性（按列進行）減去其均值，並處以其方差。得到的結果是，對於每個屬性/每列來說所有數據都聚集在0附近，方差為1。 實現時，有兩種不同的方式： 使用 ...
原文：【原】關於使用Sklearn進行數據預處理 —— 缺失值（Missing Value）處理
關於缺失值 missing value 的處理 在sklearn的preprocessing包中包含了對數據集中缺失值的處理，主要是應用Imputer類進行處理。 首先需要說明的是，numpy的數組中可以使用np.nan np.NaN Not A Number 來代替缺失值，對於數組中是否存在nan可以使用np.isnan 來判定。 使用type np.nan 或者type np.NaN 可以發現 ...
2014-12-09 14:12 1 27900 推薦指數：
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