實際生產環境中機器學習比較耗時的一部分
大部分的機器學習模型所處理的都是特徵，特徵通常是輸入變數所對應的可用於模型的 數值表示
大部分情況下 ，收集得到的資料需要經過預處理後才能夠為演算法所使用，預處理的操作 主要包括以下幾個部分：
對資料進行初步的預處理，需要將其轉換為一種適合機器學習模型的表示形式， 對許多模型型別來說，這種表示就是包含數值資料的向量或者矩陣
將類別資料編碼成為對應的數值表示(一般使用1-of-k方法)-dummy variable
從文字資料中提取有用的資料(一般使用詞袋法或者tf-idf)
處理影象或者音訊資料(畫素、聲波、音訊、振幅等《傅利葉變換》)
數值資料轉換為類別資料以減少變數的值，比如年齡分段
對數值資料進行轉換，比如對數轉換
對特徵進行歸一化、標準化，以保證同一模型的不同輸入變數的值域相同
對現有變數進行組合或轉換以生成新特徵，比如平均數 (做虛擬變數)不斷嘗試
功能：將非數值型的特徵值(類別型別的)轉換為數值型的資料
描述：假設變數的取值有 k 個，如果對這些值用 1 到 k 編序，則可用維度為 k 的向量來表示乙個變數的值。在這樣的向量裡，該取值所對應的序號所在的元素 為1，其他元素均為0.
04 資料清洗和轉換
大部分機器學習模型處理的都是特徵，是實際工作中最耗時的一部分。大部分情況下，收集到的資料需要經過預處理後才能被後續的機器學習演算法所使用。一 資料預處理包括以下幾個步驟 1 資料過濾 比如使用者id是乙個唯一值，當出現兩個相同的使用者id就需要過濾掉乙個。2 處理資料缺失 如果有500個樣本，其中第...
資料清洗（二） 資料轉換
這個比較簡單，基本上用軟體開啟電子 後選擇另存為就可以定義另存檔案的格式和編碼了，這是比較簡單快捷的。不過也有一些地方需要注意 電子 轉換為json資料稍微麻煩一點，但是也有很多方法解決了 使用mysql的命令列輸出csv檔案 select concat firstname,lastname as ...
資料清洗之資料轉換
1.日期格式資料處理 import numpy as np import pandas as pd import os os.chdir r f csdn 課程內容 和資料 df pd.read csv baby trade history.csv encoding utf 8 dtype df.h...