[scikit-learn] 特征二值化
1.首先造一個測試數據集 這里我們把 pet、age、salary 都看做類別特征，所不同的是 age 和 salary 都是數值型，而 pet 是字符串型。我們的目的很簡單: 把他們全都二值化，進行 one-hot 編碼 2. 對付數值型類別變量 對 age 進行二值化很簡單 ...
原文：【機器學習】scikit-learn中的數據預處理小結(歸一化、缺失值填充、離散特征編碼、連續值分箱)
一.概述 . 數據預處理 數據預處理是從數據中檢測，修改或刪除不准確或不適用於模型的記錄的過程 可能面對的問題有：數據類型不同，比如有的是文字，有的是數字，有的含時間序列，有的連續，有的間斷。 也可能，數據的質量不行，有噪聲，有異常，有缺失，數據出錯，量綱不一，有重復，數據是偏態，數據量太大或太小 。 數據預處理的目的：讓數據適應模型，匹配模型的需求 。 .sklearn中的數據預處理 sklea ...
2020-12-04 17:41 0 941 推薦指數：
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