sklearn 特徵工程 預處理

from sklearn.preprocessing import minmaxscaler

from sklearn.preprocessing import minmaxscaler

defminmaxscaler()
: data =[[
90,2,
10,40]
,[60,
4,15,
45],[
75,3,
13,46]
] mms = minmaxscaler(feature_range=(0
,1))
data = mms.fit_transform(data)
print
(data)

[[1

.0.0
.0.]
[0.1
.1.0.83333333][
0.50.5
0.61.]
]

反應偏移平均值的程度。

負，小於平均值

正大於平均值。

絕對值越大，偏移量越大

公式

]]numpy.nan的填充，例如填充為平均值

api

from sklearn.preprocessing import imputer

from sklearn.preprocessing import imputer

import numpy as np
deffull()
: data =[[
1,2,
3],[
2,np.nan,1]
,[3,
4,1]
] imputer = imputer(missing_values=
'nan'
,strategy=
'mean'
,axis=0)
# 0是列,1是行
data = imputer.fit_transform(data)
print
(data)
full(
)

[[1

.2.3
.][2
.3.1
.][3
.4.1.]]

特徵工程之特徵預處理

概念 特徵預處理是什麼呢？特徵預處理是通過統計方法 數學方法 將資料轉換成演算法要求的資料，所以特徵預處理也叫做資料預處理。下面是幾種資料預處理的方法 1 數值型資料 標準縮放 1 歸一化2 標準化 2 類別型資料 one hot編碼 3 時間類別 時間的劃分 下面介紹歸一化和標準化歸一化 歸一化 ...

特徵工程之特徵預處理

在前面我們分別討論了特徵工程中的特徵選擇與特徵表達，本文我們來討論特徵預處理的相關問題。主要包括特徵的歸一化和標準化，異常特徵樣本清洗與樣本資料不平衡問題的處理。由於標準化和歸一化這兩個詞經常混用，所以本文不再區別標準化和歸一化，而通過具體的標準化和歸一化方法來區別具體的預處理操作。z score標...

特徵工程之特徵預處理

在前面我們分別討論了特徵工程中的特徵選擇與特徵表達，本文我們來討論特徵預處理的相關問題。主要包括特徵的歸一化和標準化，異常特徵樣本清洗與樣本資料不平衡問題的處理。1.特徵的標準化和歸一化 由於標準化和歸一化這兩個詞經常混用，所以本文不再區別標準化和歸一化，而通過具體的標準化和歸一化方法來區別具體的預...