數據預處理與特征工程：啞變量(離散數據)
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 ...
原文：數據預處理--離散變量處理
離散變量標簽處理 .類別變量映射為原始變量 原始數據 . 方法 ：原始處理方法 將類別變量映射為數值變量 原始方法 ： . 方法 ：使用scikit LabelEncoder處理標簽變量映射 . 類別變量熱編碼 . 方法 ：OneHotEncoder OneHotEncoder 必須使用整數作為輸入，所以得先預處理一下 . 方法 ：get dummies 只處理類別型變量 . 方法 ：scikit ...
2018-10-25 09:53 0 916 推薦指數：
相關推薦
數據預處理之離散化
的無序分類變量，我們在進行數據預處理的時候應該如何進行。 一種很容易想到的方法就是把每個值映射為一個數 ...
數據預處理：離散特征編碼方法
目錄 數據預處理：離散特征編碼方法 無監督方法： 1.序號編碼OrdinalEncoder 2.獨熱編碼OneHotEncoder 3.二進制編碼BinaryEncoder 4.計數編碼 ...
圖像預處理第4步：去離散雜點噪聲
運行效果: ...
數據預處理--數據變換（標准化、離散化、分層）、數據歸約（AIC准則）
1 數據變換 在數據變換中，數據被變換成適應於數據挖掘需求的形式，數據變換策略主要包括以下幾種。 1．光滑:去掉數據中的噪聲，可以通過分箱、回歸和聚類等技術實現。 2．屬性構造:由給定的屬性構造出新屬性並添加到數據集中。例如，通過“銷售額”和“成本”構造出“利潤”，只需要對相應屬性數據進行 ...
數據清洗之數據預處理 重復值 缺失值 異常值 數據離散化
數據清洗之數據預處理 摩托車的銷售情況數據 Condition：摩托車新舊情況（new：新的 和used：使用過的） Condition_Desc：對當前狀況的描述 ...
數據預處理
數據預處理主要內容包括：數據清洗、數據集成、數據交換、數據規約 1.數據清洗 1.1缺失值處理 缺失值處理方法：刪除記錄、數據插補、不處理 常見插補方法： 插補方法 方法描述 均值/中位數/眾數插補 根據屬性值類型，用屬性值 ...
數據探索和預處理
1、數據類型 數據分析中主要有兩類變量： 分類變量：分類變量取值一個集合，每一個值表示變量的一個分類，分類變量可以分為順序變量和名稱變量 順序變量可以按照一定順序排列起來，如：評價體檢結果：不良<一般<良好 名稱變量不存在順序關系，如：性別男或者女 ...