sklearn中的數據預處理和特征工程
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 ...
原文：sklearn 學習 第二篇：特征預處理
sklearn.preprocessing包提供了幾個常用的轉換函數，用於把原始特征向量轉換為更適合估計器的表示。 轉化器 Transformer 用於對數據的處理，例如標准化 降維以及特征選擇等，提供的函數大致是： fit x,y :該方法接受輸入和標簽，計算出數據變換的方式。 transform x :根據已經計算出的變換方式，返回對輸入數據x變換后的結果 不改變x fit transform ...
2019-07-30 15:55 0 1783 推薦指數：
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