來源:https://blog.csdn.net/weixin_41798592/article/details/101344948 分別處理標簽和特征 ...
說明: string data 是挑出來的 需要轉成數值型特征的 分類特征 轉換后,通常要將 array 類型的結果轉成 DataFrame,與其他的特征合並 ...
2020-03-08 08:41 1 2445 推薦指數:
來源:https://blog.csdn.net/weixin_41798592/article/details/101344948 分別處理標簽和特征 ...
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,方差為1的數據,形如標准正態分布(高斯分布)。 標准化(Standardization) 公式 ...
一、標准化 API函數:scaler()或者StandardScaler() 數據集標准化對有些機器學習算法是很有必要的手段,只所以進行標准化,是因為兩個原因:其一,對於同一特征中,最大最小值之差過大,將數據縮放在合適的范圍,比如手機包月流量使用情況,有些數值是500M,有些是1G ...
https://blog.csdn.net/zhangyang10d/article/details/53418227 數據預處理 sklearn.preprocessing 標准化 (Standardization) 規范化(Normalization) 二值化 分類 ...
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 ...
在進行python數據分析的時候,首先要進行數據預處理。 有時候不得不處理一些非數值類別的數據,嗯, 今天要說的就是面對這些數據該如何處理。 目前了解到的大概有三種方法: 1,通過LabelEncoder來進行快速的轉換; 2,通過mapping方式,將類別映射為數值。不過這種方法適用范圍 ...
# Extracting features from categorical variables # Extracting features from text文字特征 ...
值(interger number)。 但是這些整數型的特征向量是無法直接被sklearn的學習器使用 ...