目錄 數據挖掘的五大流程 數據預處理(preprocessing) 數據歸一化 數據標准化 缺失值處理 處理離散型特征和非數值型標簽 處理連續型特征 二值化 分箱 ...

　　小伙伴們大家好~o(￣▽￣)ブ，沉寂了這么久我又出來啦，這次先不翻譯優質的文章了，這次我們回到Python中的機器學習，看一下Sklearn中的數據預處理和特征工程，老規矩還是先強調一下我的開發環境是Jupyter lab，所用的庫和版本大家參考： 　　Python 3.7.1（你的版本至少 ...

https://www.deeplearn.me/1393.html 啞編碼概念 先來講解下啞編碼的概念吧，當你的變量不是定量特征的時候是無法拿去進行訓練模型的，啞編碼主要是針對定性的特征進行處理然后得到可以用來訓練的特征 關於定性和定量還是在這里也說明下，舉個例子就可以看懂了 定性 ...

處理分類型特征：編碼與啞變量 在機器學習中，大多數算法，譬如邏輯回歸，支持向量機SVM，k近鄰算法等都只能夠處理數值型數據，不能處理 文字，在sklearn當中，除了專用來處理文字的算法，其他算法在fifit的時候全部要求輸入數組或矩陣，也不能夠導 入文字型數據（其實手寫 ...

1. 特征工程之特征預處理 2. 特征工程之特征選擇 1. 前言 “數據決定了機器學習的上限，而算法只是盡可能逼近這個上限”，這里的數據指的就是經過特征工程得到的數據。特征工程指的是把原始數據轉變為模型的訓練數據的過程，它的目的就是獲取更好的訓練數據特征，使得機器學習模型逼近這個上限。特征 ...

　　　　在前面我們分別討論了特征工程中的特征選擇與特征表達，本文我們來討論特征預處理的相關問題。主要包括特征的歸一化和標准化，異常特征樣本清洗與樣本數據不平衡問題的處理。 1. 特征的標准化和歸一化 　　　　 由於標准化和歸一化這兩個詞經常混用，所以本文不再區別標准化和歸一化，而通過具體 ...

本文將以iris數據集為例，梳理數據挖掘和機器學習過程中數據預處理的流程。在前期階段，已完成了數據采集、數據格式化、數據清洗和采樣等階段。通過特征提取，能得到未經處理的特征，但特征可能會有如下問題： 　　- 不屬於同一量綱 通常采用無量綱化進行處理； 　　- 信息冗余 ...

注：本文是人工智能研究網的學習筆記 標稱型特征編碼(Encoding categorical feature) 有些情況下，某些特征的取值不是連續的數值，而是離散的標稱變量（categorical）。 比如一個人的特征描述可能是下面的或幾種： 這樣的特征可以被有效的編碼為整型特征值 ...