本文是学习数据科学家 Dipanjan Sarkar介绍特征工程的博客翻译文。 数值型数据是指连续型数据，离散型数据表示不同类目。整数和浮点数是连续型数值数据中最常见也是最常使用的数值型数据类型。即使数值型数据可以直接输入到机器学习模型中，仍需要在建模前设计与场景、问题和领域相关的特征。###（一）连续型数值数据的特征工程处理方法原始特征是直接从数据集中得到，没有额外的操作或处理。导出特征通常来自
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2024-07-31 11:47:51
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逻辑回归（Logistic Regression，LR）应该是互联网行业使用最广的分类模型了。CTR预估、反作弊、推荐系统等等领域都在大量使用LR模型。近几年，DNN有逐渐取代LR的趋势，但LR仍然有着理论完备、训练速度快、物理意义清晰等优势。对于业务发展初期，LR仍然是首选。最后，LR模型本身并不复杂，成功的关键在于特征工程（Feature Engineering)。特征工程以后会有专门的文
一.查看变量的缺失值（missing value，空值）个数以及所占比例 连续型数据探索 二.画频数占比分布图，查看样本在该特征值上的分布 根据连续变量的值域范围，将该变量分成10箱，就是分成10段，箱数可自由选择； 统计每一箱内样本的频数占比：该箱内样本个数/总样本个数。然后将每一箱的频数比例画出
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2019-07-06 09:18:00
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特征预处理是数据挖掘中最重要的步骤。在这篇文...
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2019-10-03 21:36:00
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# Python数值特征转换
在数据分析和机器学习领域，数据的特征转换是非常重要的一环。特别是在处理数值型特征时，通常需要对其进行一些转换，以便更好地适应模型的需求或提高模型的性能。Python提供了丰富的工具和库来进行数值特征转换，本文将介绍一些常见的数值特征转换方法，并演示如何在Python中实现。
## 常见的数值特征转换方法
### 1. 标准化（Standardization）
原创
2024-05-31 06:26:55
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# Python 特征重要性排序与类别型特征处理
在数据科学和机器学习中，特征重要性排序是一个重要的环节。它帮助我们理解各个特征对于模型预测的贡献，指导特征的选择和工程。在许多实际项目中，类别型特征的处理常常是一个挑战。本文将结合实际例子，讲解如何使用Python在特征重要性排序中有效处理类别型特征。
## 背景与问题
假设我们正在开发一个预测用户是否会购买旅游产品的模型，数据集中包含多个特
Python 的编辑器有很多，例如 PyCharm、Spyder、Notepad++等等，大家根据需要选择一个就好，初期程序代码量不大，直接使用 Python IDLE 也是很方便的。第十二课 数值类型转换小伙伴们，今天我们一起来了解数值类型转换，Python常用的数值类型包括整型(int) 、长整型(long integers)、浮点型(floating point real
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2023-06-14 17:18:29
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一、工厂函数数值工厂函数总结类（工厂函数） 操作bool(obj) b 返回obj对象的布尔值，也就是 obj.__nonzero__()方法的返回值。int(obj, base=10) 返回一个字符串或数值对象的整数表 示， 类似string.atoi(); 从Python 1
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2023-08-10 05:04:03
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数据的提取数据集的网站常用数据集的结构组成特征工程的描述字典特征数据抽取文本的特征抽取TF-IDF(重要性的特征处理)归一化(MinMaxScaler标准化(standarScaler)缺失值处理:(imputer) 数据集的网站kaggle:https://www.kaggle.com/ uci:http://archive.ics.uci.edu/ml/index.php scikit-le
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2024-10-15 17:57:31
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《Python数学编程》练习-day005:数值输入提示→《Python数学编程》练习系列往期笔记：Day1:《Python数学编程》练习-day001：斐波那契序列 Day2:《Python数学编程》练习-day002：分数操作 Day3:《Python数学编程》练习-day003：基本数学运算 Day4:《Python书序编程》练习-day004：复数提示：菜鸟一枚，此系列文主要是用于我自己的
数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已。本节示例使用数据集：Pima Indian数据集 我们先导入数据，并将特征与目标划分为X,Y：import pandas as pd
import numpy as np
filename='pima_data.csv'
dataset=pd.read_csv(filename)
#将数据分为输入和输出数据
array=datase
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2023-10-10 06:11:23
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# Python文本特征数值化
在自然语言处理（NLP）中，文本特征数值化是一个关键步骤。计算机无法直接理解文本，必须将其转换为数值才能进行后续处理。在这篇文章中，我们将探讨如何使用Python对文本进行数值化，并给出具体的代码示例。
## 什么是文本特征数值化？
文本特征数值化是将文本数据转换为数字形式的过程。这可以通过多种方法实现，例如词袋模型、TF-IDF（Term Frequency
python的魔法属性无论人或事物往往都有不按套路出牌的情况，Python的类属性也是如此，存在着一些具有特殊含义的属性，详情如下：1. __doc__
表示类的描述信息class Foo:
""" 描述类信息，这是用于看片的神奇 """
def func(self):
pass
print(Foo.__doc__)
#输出：类的描述信息2.__module__
模型的好坏取决于数据的好坏
特征预处理是数据挖掘中最重要的步骤。在这篇文章中，我将向你介绍特征预处理的概念，它的重要性，不同的机器学习模型下的数值特征的不同特征预处理技术。
模型的质量在很大程度上取决于输入模型的数据。当从数据挖掘过程中收集数据时，会丢失一些数据(我们将其称为丢失值)。此外，它很容易受到噪音的影响。这都导致低质量数据的结果，正如你可能已经听说过的，模型的好坏取决于它所训练的数据
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2021-09-15 17:00:29
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在java中数据类型整体分为两大类： 1）基本数据类型/原生数据类型，共8个 1：数值型 整数型：byte、short、int、long&n
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2023-11-19 07:41:49
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# Python对数值型分组
在数据分析和机器学习中，我们经常需要对数值型数据进行分组和分析。Python提供了丰富的库和函数来处理这些任务。本文将介绍如何使用Python对数值型数据进行分组，并提供一些代码示例来帮助读者理解。
## 1. 分组概述
在数据分析中，分组是将数据集划分为多个子集的过程。这些子集可以根据某个特征进行划分，例如按照性别、年龄或地区进行分组。通过对数据进行分组，我们
原创
2023-08-20 09:13:24
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在处理 Python DBF（dBase 文件格式）时，数值型的设置常常会成为开发中的一个难点。特别是在解析和写入过程中，对数值型字段的处理可能会引发各种问题，包括数据损失、格式错误等。本文将详细探讨如何解决 Python DBF 数值型设置的问题。
## 背景定位
设想在项目开发的初期，我们需要从一个 DBF 文件中读取数据，然后进行数据分析。但是，随着项目的逐渐推进，我们发现数值型数据的问
# 使用openpyxl将Excel表格中的文本数据转换为数值型数据
在数据处理和分析中，我们经常需要将Excel表格中的文本数据转换为数值型数据。Python中的openpyxl库提供了方便的方法来实现这一目的。本文将介绍如何使用openpyxl来读取Excel表格中的文本数据，并将其转换为数值型数据。
## 准备工作
首先，我们需要安装openpyxl库。可以使用pip来安装：
```
原创
2024-05-14 06:18:46
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ML之FE：特征工程之数据处理常用案例总结(数值型数据处理、类别型数据处理)及其代码实现目录特征工程之数据处理常用案例总结(数值型数据处理、类别型数据处理)及其代码实现数值型数据处理(1)、当某列所有数据中50%的分位数为负数的时候，符号取反(2)、对数值型数据进行分箱(3)、对数值型数据特征进行类别化(4)、一行代码(利用apply函数)实现对pandas.dataframe某一列所有数据执行某一函数功能类别型数据处理特征工程之数据处理常用案例总结
原创
2021-06-15 18:03:44
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python最基本的内置数据类型包括： 布尔型：表示真假的类型，只有True和False两种取值。整型：整数，例如34。浮点型：小数，例如3.98。字符串型：字符组成的序列。 变量、名字和对象python里所有数据，布尔型、整数、浮点型、字符串型，甚至大型数据结构、函数以及程序，都是以对象的形式存在。对象就像一个塑料盒子，里面装的是数据。对象有不同类型，
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2023-08-11 13:23:12
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