在訓練模型之前，我們通常都要對訓練數據進行一定的處理。將類別編號就是一種常用的處理方法，比如把類別“男”，“女”編號為0和1。可以使用sklearn.preprocessing中的LabelEncoder處理這個問題。 作用 將n個類別編碼為0~n-1之間的整數（包含0和n-1）。 例子 ...

預處理的幾種方法：標准化、數據最大最小縮放處理、正則化、特征二值化和數據缺失值處理。 知識回顧： p-范數：先算絕對值的p次方，再求和，再開p次方。 數據標准化：盡量將數據轉化為均值為0，方 ...

1.概要 sklearn.preprocessing.OneHotEncoder，將類別變量、順序變量轉化為二值化的標志變量。 2. 解析 格式： 實例： 對於輸入數組，每一行當做一個樣本，每一列當做一個特征。 第一個特征，即第一列[0,1,0,1 ...

公式 非常有用的工具，可以把數據集的不同特征縮放到固定范圍。 先從簡單的說起，[0,1]縮放，公式 \(X_{scaled} = \frac{x-x_{min}}{x_{max}-x_{min} ...

# StandardScaler類是一個用來對數據進行歸一化和標准化的類。 結果： 關於StandardScaler()的api函數 api descri ...

LabelEncoder可以將標簽分配一個0—n_classes-1之間的編碼 將各種標簽分配一個可數的連續編號 將DataFrame中的每一行ID標簽分別轉換成連續編號： ...

python機器學習-乳腺癌細胞挖掘（博主親自錄制視頻） https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003& ...

sklearn實現---歸類為5大類 sklearn.preprocessing.scale()（最常用，易受異常值影響） sklearn.preprocessing.StandardScaler() sklearn.preprocessing.minmax_scale()（一般 ...