特征工程之数据预处理——哑变量处理
特征工程之数据预处理 1. 处理缺失值 2. 处理异常值 2.1 异常值检测 2.2异常值处理 3.离散特征的连续化处理 4.连续特征的离散化处理 5. 处理类别不平衡问题 6. 图片数据扩充 数据预 ... 机器学习入门系列(2)–如何构建一个完整的机器学习项目,第四篇! 该系列的前三篇文章: 机器学习入门系列(2)–如何构建一个完整的机器学习项目(一) 机器学习数据集的获取和测试集的构建方法 特征工程之 ... 1.背景: 通过特征提取,我们能得到未经处理的特征,这时的特征可能有以下问题: 不属于同一量纲:即特征的规格不一样,不能够放在一起比较.无量纲化可以解决这一问题. 信息冗余:对于某些定量特征,其包含的 ... [导读:当今人类即将或者已然了进入智能时代,这是·情报通·人工智能科普系列第[6]篇文章,欢迎阅读和收藏!] 1 基本概念 "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 ... 参考链接: 1.scikit-learn官网 2.sklearn提供的自带的数据集 3.Kaggle官网 4.数据挖掘--无量纲化 文章目录 一.数据中台 二.sklearn中的数据预处理与特征工程 ... 机器学习入门系列(2)–如何构建一个完整的机器学习项目,第三篇! 该系列的前两篇文章: 机器学习入门系列(2)–如何构建一个完整的机器学习项目(一) 机器学习数据集的获取和测试集的构建方法 分别介绍了 ... 机器学习实战的特征工程主要包含数据预处理.特征构建.特征选择三步,首先来介绍数据预处理. 我选择python作为工具,并将主要用到pandas.numpy等数据工具库.加载库: import pand ... 所谓特征工程即模型搭建之前进行的数据预处理和特征提取.有时人们常常好高骛远,数据都没处理好就开始折腾各种算法,从第一开始就有问题,那岂不是还没开始就已经结束了.所以说啊,不积跬步无以至千里,生活中的每 ... import pandas as pdtrain_data = pd.read_csv("train.csv")train_data.shape #应该是给了property (8 ...特征工程之数据预处理——哑变量处理相关推荐
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