1 特征工程是什么？2 數據預處理　　2.1 無量綱化　　　　2.1.1 標准化　　　　2.1.2 區間縮放法　　　　2.1.3 標准化與歸一化的區別　　2.2 對定量特征二值化　　2.3 對定性特征啞編碼　　2.4 缺失值計算　　2.5 數據變換3 特征選擇　　3.1 Filter ...

1.首先造一個測試數據集 這里我們把 pet、age、salary 都看做類別特征，所不同的是 age 和 salary 都是數值型，而 pet 是字符串型。我們的目的很簡單: 把他們全都二值化，進行 one-hot 編碼 2. 對付數值型類別變量 對 age 進行二值化很簡單 ...

一，scikit-learn中常用的評估模型 1.評估分類模型： ​ 2.評估回歸模型： ​ 二、常見模型評估解析： •對於二分類問題，可將樣例根據其真實類別和分類器預測類別划分為：（T,F表示預測的正確與錯誤性，P,N表示預測的正類和負類） •真正 ...

更新scikit-learn需要一起更新以下幾個包（有網情況一條命令自動安裝，沒網情況手動下載安裝）： 有網的情況： 沒網情況： 查看包版本 ...

4.2 特征提取 sklearn.feature_extraction 模塊可以被用來從包含文本或者特片的數據集中提取出適用於機器學習算法的特征。 注意：特征提取和特征選擇是極不相同的：前者由任意數據組成，比如文本或者圖片，轉換為適用於 ...

看到一篇好文章分享出來，看別人是如何選特征的，作者是Edwin Jarvis 作者：Edwin Jarvis 特征選擇(排序)對於數據科學家、機器學習從業者來說非常重要。好的特征選擇能夠提升模型的性能，更能幫助我們理解數據的特點、底層 ...

1. Dataset 　　scikit-learn提供了一些標准數據集（datasets），比如用於分類學習的iris 和 digits 數據集，還有用於歸約的boston house prices 數據集。 其使用方式非常簡單如下所示 ...

scikit-learn點滴 scikit-learn是非常漂亮的一個機器學習庫,在某些時候,使用這些庫能夠大量的節省你的時間,至少,我們用Python,應該是很難寫出速度快如斯的代碼的. scikit-learn官方出了一些文檔,但是個人覺得,它的文檔很多東西都沒有講清楚,它說算法原理 ...