一、数据预处理简介数据预处理：将未加工数据转换成
原创
2018-06-29 21:55:59
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sklearn.preprocessing 包提供了几个常见的实用功能和变换器类型，用来将原始特征向量更改为更适合机器学习模型的形
原创
2022-11-02 09:46:08
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1、数据预处理概述¶
数据预处理是构建特征工程的基本环境，并且是提高算法精确度的有效手段。数据预处理需要根据数据本身的特性进行，不同的格式有不同的处理要求，比如无效的要剔除，缺失值要回填和冗余维度的选择等。大致主要分为三个步骤：数据的准备、转换和输出。本文主要利用sklearn讲解转换数据的常用方法。 2、无量纲化¶
在机器学习
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2023-12-19 20:07:21
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文章目录skLearn中的数据预处理和特征工程一、数据预处理 Preprocessing & Impute① 数据无量纲化preprocessi
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2022-08-12 11:49:04
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作用：去均值和方差归一化。且是针对每一个特征维度来做的，而不是针对样本。
【注：】
并不是所有的标准化都能给estimator带来好处。
“Standardization of a dataset is a common requirement for many machine learning estimators: they might behave badly if t
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2018-05-10 15:28:00
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前面章节中，我们首先加载数据，接着查看数据集的基本信息，然后可视化数据进一步查看数据集信息。接下来，我们开始处理数据，但这之前，通常需要预处理数据。 数据标准化 大型数据分析项目中，数据来源不同，量纲及量纲单位不同，为了让它们具备可比性，需要采用标准化方法消除由此带来的偏差。原始数据经过数据标准化处
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2020-06-18 17:18:00
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class sklearn.preprocessing.Imputer(missing_values=’NaN’, strategy=’mean’, axis=0, verbose=0, copy=True)主要参数说明：1.missing_values: integer or “NaN”, optional (default=”NaN”) 缺失值，可以为整数或NaN(缺失值nump...
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2021-06-18 14:12:31
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class sklearn.preprocessing.Imputer(missing_values=’NaN’, strategy=’mean’, axis=0, verbose=0, copy=True)主要参数说明：1.missing_values: integer or “NaN”, optional (default=”NaN”) 缺失值，可以为整数或NaN(缺失值numpy.
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2022-02-23 17:19:28
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数据预处理（normalize、scale）0. 使用 PCA 降维
matlab：[coeff, score] = pca(A);reducedDimension = coeff(:,1:5);
reducedData = A * reducedDimension;
1. 最大最小映射（matlab）[trainx, s1] = mapminmax(trainx);testx = mapmi
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2017-03-02 21:37:00
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常见的数据预处理方法，以下通过sklearn的preprocessing模块来介绍;1. 标准化（Standardization or Mean Removal and Variance Scaling) 变换后各维特征有0均值，单位方差。也叫z-score规范化（零均值规范化）。计算方式是将特征值减去均值，除以标准差。sklearn.preprocessing.scale(X)
一般
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2023-07-11 10:26:56
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数据预处理（normalize、scale）
0. 使用 PCA 降维
matlab：
[coeff, score] = pca(A);
reducedDimension = coeff(:,1:5);
reducedData = A * reducedDimension;
1. 最大最小映射（matlab）
[trainx, s1] = mapminmax(trainx);
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2017-03-02 21:37:00
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在机器学习领域中，数据预处理是提升模型性能的关键步骤之一。使用“头歌sklearn”库，我们能够有效地进行数据预处理。但在实际应用中，时常会碰到各种问题，这些问题不仅影响了模型的训练速度和表现，甚至可能导致结果不尽人意。接下来，我将通过一个具体例子，分享如何解决“机器学习头歌sklearn数据预处理”过程中遇到的问题。
## 问题背景
数据预处理在机器学习中的重要性不言而喻。根据一项调查，多达
简介通过特征提取，我们能得到未经处理的特征，这时的特征可能有以下问题：不属于同一量纲：即特征的规格不一样，不能够放在一起比较。无量纲化可以解决这一问题。信息冗余：对于某些定量特征，其包含的有效信息为区间划分，例如学习成绩，假若只关心“及格”或不“及格”，那么需要将定量的考分，转换成“1”和“0”表示及格和未及格。
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2022-01-14 10:36:26
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简介通过特征提取，我们能得到未经处理的特征，这时的特征可能有以下问题：不属于同一量纲：即特征的规格不一样，不能够放在一起比较。无量纲化可以解决这一问题。信息冗余：对于某些定量特征，其包含的有效信息为区间划分，例如学习成绩，假若只关心“及格”或不“及格”，那么需要将定量的考分，转换成“1”和“0”表示及格和未及格。二值化可以解决这一问题。定性特征不能直接使用：某些机器学习算法和模型只能接受定量特征的输入，那么需要将定性特征转换为定量特征。最简单的方式是为每一种定性值指定一个定量值，但是这种方式过于灵
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2021-08-31 11:27:16
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数据预处理主要包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约四个部分。1、数据清洗：删除原始数据集中的无关数据、重复数据、平滑噪声数据，处理缺失值、异常值等。 数据清洗的步骤：（1）缺失值处理（通过describe与len直接发现、通过0数据发现）（2）异常值处理（通过散点图发现）一般遇到缺失值
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2023-08-30 15:07:46
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概述数据预处理就是处理从数据中检测，纠正或删除损坏，不准确或不适用模型的记录的过程。 可能面对的问题有：数据类型不同，比如有的是文字，有的是数字，有的含时间序列，有的连续，有的间断，也有可能数据的质量不行，存在噪声，有异常，有缺失等。 数据预处理的目的就是让数据适应模型，匹配模型的需求。特征工程是将原始数据转换为更能代表预测模型的潜在问题的特征的过程，可以通过挑选最相关的特征，提取特征以及创造特征
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2024-01-15 07:04:12
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数据预处理有四个任务，数据清洗、数据集成、数据 变换和数据规约。一、数据清洗1.缺失值处理 处理缺失值分为三类：删除记录、数据补差和不处理。 数据补插方法： 1. 补插均值/中位数/众数 2. 使用固定值 3. 最近邻补插 4. 回归方法 5. 插值法 插值法介绍： （1）拉格朗日插值法 （2）牛顿插值法 （需要另写，具有承袭性和易于变动节点的特点） （3）Her
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2023-11-28 14:48:13
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1. 标准化 标准化是为了让数据服从一个零均值和单位方差的标准正态分布。也即针对一个均值为 $mean$ 标准差为 $std$ 的向量 $X$ 中的每个值 $x$，有 $x_{scaled} = \frac{x mean}{std}$。 默认针对每列来进行标准化，也即针对每个特征进行标准化。可以通过
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2021-06-10 10:17:43
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1、词频向量化defonehotembedding(df,index):flag=Falsetmpdf=dfiflen(set(list(df[index])))>1:vec=CountVectorizer(token_pattern=r"(?u)\b\w+\b",min_df=1,stop_words=None)tmpdf=pd.DataFrame(vec.fit_tr
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2018-09-02 08:42:56
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2022-08-12 11:48:17
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