標籤編碼
可以處理一維資料
from sklearn.preprocessing import labelecoder
le = labelencode(
).fit_transfrom(y)
le.classes_ #屬性.classes_檢視標籤中究竟有多少類別
from sklearn.preprocessing import ordinalencoder
ordinalencoder(
).fit(data_.iloc[:,
1:-1
]).categories_
#檢視有多少種標籤
data_.iloc[:,
1:-1
]= ordinalencoder(
).fit_transform(data_.iloc[:,
1:-1
])data_.head(
)
from sklearn.preprocessing import onehotencoder
#enc = onehotencoder(categories='auto').fit(x)
#categories='auto'自動找資料的特徵種類
#result = enc.transform(x).toarray()
#toarray()把enc.transform(x)轉化成陣列
#result
#依然可以直接一步到位，但為了給大家展示模型屬性，所以還是寫成了三步
onehotencoder(categories=
'auto'
).fit_transform(x)
.toarray(
)#categories='auto'自動找資料的特徵種類
#toarray()把enc.transform(x)轉化成陣列
enc.get_feature_names(
)#返回每乙個經過啞變數後生成稀疏矩陣列的名字
#axis=1,表示跨行進行合併，也就是將兩表左右相連，如果是axis=0，就是將量表上下相連
newdata = pd.concat(
[data,pd.dataframe(result)
],axis=1)
#表連線
newdata.drop(
["***"
,"embarked"
],axis=
1,inplace=
true
)#刪掉["***","embarked"]
newdata.columns =
["age"
,"survived"
,"female"
,"male"
,"embarked_c"
,"embarked_q"
,"embarked_s"
]#重新命名列名
機器學習（2） 分類問題
參考部落格 根據一些 feature 進行分類，每個節點提乙個問題，通過判斷，將資料分為兩類，再繼續提問。這些問題是根據已有資料學習出來的，再投入新資料的時候，就可以根據這棵樹上的問題，將資料劃分到合適的葉子上。個人總結 不能保證正確 一組資料的特徵用向量表示，比如 x1,x2,x3,x4 有4個特...
機器學習3 分類演算法
機器學習一般的資料集會劃分為兩個部分 劃分比例 想一下之前做的特徵工程的步驟？我們把特徵工程的介面稱之為轉換器，其中轉換器呼叫有這麼幾種形式 在sklearn中，估計器 estimator 是乙個重要的角色，是一類實現了演算法的api 2 用於回歸的估計器 3 用於無監督學習的估計器 如果乙個樣本在...
李巨集毅機器學習 5 分類 Logistic回歸
step 2 goodness of function w b arg max l w,b arg min lnl w,b 定乙個新函式 widehat n 1 for class 1,0 for class 2 lnl w,b 正好是 p x 和 q x 兩個伯努利分布的cross entropy...