大数据特征可归纳为“5V + 3I”［7 － 8］，即: 海量数据规模( Volume) 、高速数据流动( Velocity) 、灵活数据体系( Vitality) 、丰富数据类型( Variety)、潜在数据价值( Value) ; 资源成本投资( Investments)、技术理论与应用方案创新
原创
2021-07-16 10:02:20
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# Python数据特征深度分析
数据特征在数据科学和机器学习中扮演着关键角色。有效的特征可以极大地影响模型的性能。本文将带您深入了解Python中的数据特征，包括特征的定义、常见类型、特征选择和生成的方法，最后通过实际代码示例来演示这些概念。
## 什么是数据特征？
数据特征是可以用来描述数据的属性或变量。在机器学习中，特征是用来构建预测模型的输入。每一列数据通常被认为是一个特征，而每一行
原创
2024-10-15 07:25:29
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# Python 数据特征
在数据科学和机器学习的领域，特征（Feature）是指用来描述和刻画数据的属性。数据特征的选择和处理直接影响模型的性能，因此理解特征的概念及其处理方法至关重要。本文将带您了解 Python 中的数据特征，并通过示例进行说明。
## 数据特征的基本概念
数据特征可以分为以下几种类型：
1. **数值型特征**：可以进行数学运算，例如身高、体重等。
2. **类别型
原创
2024-10-02 04:36:17
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本文主要记录使用sklearn库对数据集进行特征提取的相关操作，通过了解相关知识，运行已有的代码来进行新内容的学习pipelinepipeline主要用于连接多个estimators使之成为一个estimator，方便我们的构建更复杂的模型。 一般数据处理的流程如下： feature selection–normalization–classification 除了最后的classificatio
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2024-02-21 08:00:51
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（一）特征工程需要根据实际的业务场景进行处理---数据与特征处理1. 数据选择/清洗/采样2. 数值型/类别型/日期型/文本型特征处理3. 组合特征处理---特征选择1. Filter/Wrapper/Embedded 三种特征选择方式及开发包/案例特征：数据中抽取出来的对结果预测有用的信息特征工程是使用专业背景知识和技巧处理数据，使得特征能在机器学习算法上发挥更好的作用的过程 意义：&
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2023-12-10 17:16:03
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好久没有写博客了，好怀念这里。自己的研究方向关于深度学习，机器学习，数据挖掘，传感器数据融合，室内定位技术，有兴趣一起进步不断学习的朋友们欢迎关注我，和我交流。在这里简单先说一下我处理数据的思路: (1)数据真实性判断：可以通过excel来观察数据的整体趋势，周期性，波峰波谷，或者用利用拟合技术等手段实现数据的真实性的验证。(2)数据异常值处理：对于NAN数据或者奇异点，可以采取基于拉依达准则的数
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2023-09-20 19:45:08
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数据特征选定目的：最大限度地从原始数据中提取出合适的特征。单变量特征选定统计分析可以用来分析和选择对结果影响最大的数据特征；可以选用一系列统计方法来选定数据特征；卡方检验就是统计样本的实际观测值与理论推断值之间的偏离程度，偏离程度决定了卡方值的大小；卡方值越大，越不符合卡方值越小，偏差越小，越趋于符合；若两个值完全相等，卡方值就为 0，表示理论值完全符合。# 通过卡方检验选定...
原创
2021-08-28 09:51:48
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文章目录数据的特征处理转换结果数值型数据：类别型数据：时间类型：sklearn特征处理API归一化sklearn归一化APIMinMaxScaler语法归一化步骤归一化案例：约会对象数据归一化总结标准化结合归一化来谈标准化sklearn特征化APIStandardScaler语法标准化步骤标准化总结如何处理数据中的缺失值？Imputer语法Imputer流程关于np.nan(np.NaN)特征选
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2023-12-31 13:35:23
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目录特征选择1、Filter过滤法方差过滤1，消除方差为0的特征2，只留下一半的特征3，特征是二分类时2、相关性过滤法2.1 卡方过滤2.2 F检验2.3 互信息法3、 Embedded嵌入法4、Wrapper包装法5、总结 特征选择数据预处理完成后，就进入特征工程 特征工程包括特征提取、特征创造、特征选择 特征提取(feature extraction) 从文字，图像，声音等其他非结构化数据中
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2023-12-20 00:49:03
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一、概述数据预处理是数据分析过程中的重要环节，它直接决定了后期所有数据分析的质量和价值输出。从数据预处理的主要内容看，包括数据清洗、转换、归约、聚合、抽样等8个方向好多方法既是预处理的方法，也是特征工程的方法，便把两个放在一起讲了。 二、数据清洗、空值、异常值在数据清洗过程中，主要处理的是缺失值、异常值、重复值。所谓清洗，是对数据集通过丢弃
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2023-07-03 09:53:41
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数据挖掘一般跟知识发现紧密相连，学习过程中主要关注数据挖掘技术。1、数据挖掘就是从数据中采用各种算法提取数据模式的过程。2、数据挖掘功能：特征化和区分，频繁模式、关联和相关性挖掘，分类与回归，聚类分析以及离群点分析。一般可用于两种任务：描述性descriptive和预测性predictive。其中descriptive用来描述数据中的一般性质，而predictive则对数据进行归纳总结以用来预
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2023-12-14 14:33:45
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文章目录降维降维方法总结Feature ExtractionPCA ： Principal Component Analysis数学知识原理矩阵相乘的意义协方差矩阵优化目标推导方法一:计算步骤PCA 推导方法二Kernelized PCALinear Discriminant Analysis概念原理Limitation of LDA计算流程The difference of PCA and L
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2023-12-17 21:39:52
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一、数据预处理与特征工程1.数据预处理 数据预处理是从数据中检测，纠正或删除损坏，不准确或不适用于模型的记录的过程。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。数据的质量不行，有噪声，有异常，有缺失，数据出错，量纲不一，有重复，数据是偏态，数据量太大或太小数据预处理的目的：让数据适应模型，匹配模型的需求2. 特征工程： 特征工程是将原始数据转
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2023-07-03 10:00:05
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定义: 将数据转换为能更好地表示潜在问题的特征，从而提高机器学习性能。主要有以下五个部分 数据理解（主要在EDA部分完成） 数据清洗 特征构造 特征选择 类别不平衡问题解决数据清洗（注意，这部分只在训练集上进行） 目的:提高数据质量，降低算法用错误数据建模的风险 1. 特征变换: 模型无法处理或者不适合处理的特征对其进行变换 a) 定性变量编码: Label Encoder
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2023-12-19 17:26:45
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一、运算符及优先级Python 运算符(算术运算、比较运算、赋值运算、逻辑运算、成员运算)1.算术运算符运算符描述实例，a=20，b=10+加a+b输出结果30-减a-b输出结果10*乘a*b 输出结果200/除a/b输出结果2%取模a/b输出结果0**取幂a**b输出结果20的10次方//取整除9/2输出结果4，9.0/2.0输出结果4.02.比较运算符运算符描述实例==等于(a==b)返回Fa
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2024-07-31 11:35:04
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作者 | 常国珍、赵仁乾、张秋剑原文 | 干货：用Python进行数据清洗，这7种方法你一定要掌握数据清洗是数据分析的必备环节，在进行分析过程中，会有很多不符合分析要求的数据，例如重复、错误、缺失、异常类数据。01 重复值处理数据录入过程、数据整合过程都可能会产生重复数据，直接删除是重复数据处理的主要方法。pandas提供查看、处理重复数据的方法duplicated和drop_duplicates
一句话描述 面向主题的、集成的、随时间变化的、非易失的数据集合，用于支持管理者的决策过程。 特性 1.面向主题 传统的操作性系统是围绕组织的功能性应用进行组织的，而数据仓库是面向主题的。主题是一个抽象概念，简单地说就是与业务相关的数据的类别，每一个主题基本对应一个宏观的分析领域。 主题域是对某个主题
原创
2022-06-10 19:20:17
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数据挖掘及其建模：一个热门话题的解惑 作者：王文辉 宇宙之大，万事万物概莫变化无常。模型作为一种抽象的工具，远在几千年前我们的老祖宗就已经意识到其作用，人们制造瓷器、陶器、铜器、金器、银器等等，都要首先制作各种“模子”。进而推广之，自古以来，人们就提出了各种非实物的形式模型。中国古代人们提出的“阴阳互补模
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2024-09-25 09:18:37
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特征处理是通过特定的统计方法（数学方法）将数据转换成算法要求的数据。数值型数据：标准缩放：1、归一化2、标准化3、缺失值类别性数据：one-hot编码时间类型：时间的切分sklearn特征处理APIsklearn.preprocessing归一化特点：通过对原始数据进行变换把数据映射到(默认为
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2022-06-01 18:36:06
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# Python查看数据特征的流程
对于一个刚入行的小白开发者来说，了解如何查看数据特征是非常重要的。在Python中，我们可以使用一些常见的库来实现这个目标，比如numpy、pandas和matplotlib。下面是一个简单的流程图概述了整个过程：
```mermaid
graph LR
A[导入数据] --> B[查看数据结构]
B --> C[处理缺失值]
C --> D[查看数据摘要]
原创
2023-10-26 17:41:56
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