StandardScaler預處理數據 原理： 將所有數據的特征值轉換為均值為0，方差為1的狀態——> ...

數據清洗和特征選擇 數據清洗 清洗過程 數據預處理： 選擇數據處理工具：數據庫、Python相應的包； 查看數據的元數據及數據特征； 清理異常樣本數據： 處理格式或者內容錯誤的數據； 處理邏輯錯誤數據：數據去重，去除/替換 ...

特征選擇(亦即降維)是數據預處理中非常重要的一個步驟。對於分類來說，特征選擇可以從眾多的特征中選擇對分類最重要的那些特征，去除原數據中的噪音。主成分分析(PCA)與線性判別式分析(LDA)是兩種最常用的特征選擇算法。關於PCA的介紹，可以見我的另一篇博文。這里主要介紹線性判別式分析(LDA ...

一、缺省值填充 　　1. 老版本用Imputer 　　2. 新版本用 SimpleImputer 　　[[2. 2. 4. 1. ]　　 [1.6666666 ...

特征選擇方法初識： 1、為什么要做特征選擇在有限的樣本數目下，用大量的特征來設計分類器計算開銷太大而且分類性能差。2、特征選擇的確切含義將高維空間的樣本通過映射或者是變換的方式轉換到低維空間，達到降維的目的，然后通過特征選取刪選掉冗余和不相關的特征來進一步降維。3、特征選取的原則獲取盡可能小 ...

特征選擇是一個重要的數據預處理過程，在現實機器學習任務中，獲得數據之后通常先進行特征選擇，此后在訓練學習器，如下圖所示： 進行特征選擇有兩個很重要的原因： 避免維數災難：能剔除不相關(irrelevant)或冗余(redundant )的特征，從而達到減少特征個數，提高模型精確度，減少 ...

1.特征選擇 特征選擇是降維的一種方法，即選擇對預測結果相關度高的特征或者消除相似度高的特征，以提高估計函數的准確率或者提高多維度數據集上的性能。 2.刪除低方差特征 1）思路：設置一個閥值，對每個特征求方差，如果所求方差低於這個閥值，則刪除此特征 ...

特征預處理： 什么是特征預處理？ 通過一些轉換函數將特征數據轉換成更加適合算法模型的特征數據過程。 我們需要用到一些方法進行無量綱化，使不同規格的數據轉換到同一規格 為什么我們要進行歸一化/標准化？ 特征的單位或者大小相差較大，或者某特征的方差相比其他的特征要大出幾個 ...