这个结果并不是想要看到的,所以加上参数,得到想要的结果,在这里把这个处理数据的技巧用专业的称呼"one-hot"编码。
1.1 数据挖掘的步骤 数据挖掘通常包括数据采集,数据分析,特征工程,训练模型,模型评估等步骤。使用sklearn工具可以方便地进行特征工程和模型训练工作,在《使用sklearn做单机特征工程》中,我
在使用scikit-learn中的StandardScaler进行数据预处理时,有时会遇到NotFittedError错误。这个错误是由于没有对StandardScaler进行适当的拟合导致的。本篇文章将介绍如何解决这个问题。
小伙伴们大家好~o( ̄▽ ̄)ブ,沉寂了这么久我又出来啦,这次先不翻译优质的文章了,这次我们回到Python中的机器学习,看一下Sklearn中的数据预处理和特征工程,老规矩还是先强调一下我的开发环境是Jupyter lab,所用的库和版本大家参考:
目录 1 特征工程是什么? 2 数据预处理 2.1 无量纲化 2.1.1 标准化 2.1.2 区间缩放法 2.1.3 标准化与归一化的区别 2.2 对定量特征二值化 2.3 对定性特征哑编码 2.4 缺失值计算 2.5 数据变换 2.6 回顾 3 特征选择 3.1 Filter 3.1.1 方差选择法 3.1.2 相关系数法 3.1.3 卡方检验 3.1.4 互信息法 3.2 Wrapper 3.2.1 递归特征
目录 1 特征工程是什么? 2 数据预处理 2.1 无量纲化 2.1.1 标准化 2.1.2 区间缩放法 2.1.3 标准化与归一化的区别 2.2 对定量特征二值化 2.3 对定性特征哑编码 2.4 缺失值计算 2.5 数据变换 2.6 回顾 3 特征选择 3.1 Filter 3.1.1 方差选择法 3.1.2 相关系数法 3.1.3 卡方检验 3.1.4 互信息法 3.2 Wrapper 3.2.1 递归
from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures as PF from sklearn.linear_model import LinearRegression import numpy as np rnd = np.random.RandomState(42) #设置随机数种子 X = rnd.uniform(-3, 3, size=100) y = np.sin(X) + rnd.normal(size=len(X)) / 3 #将X升维,准备好放入sklearn中 X = X.reshape(-1,1) # 要对X进行升维,sklearn不接受一维 X.shape
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
使用方差选择法,先要计算各个特征的方差,然后根据阈值,选择方差大于阈值的特征。使用feature_selection库的VarianceThreshold类来选择特征的代码如下:
数据挖掘通常包括数据采集,数据分析,特征工程,训练模型,模型评估等步骤。使用sklearn工具可以方便地进行特征工程和模型训练工作,在《使用sklearn做单机特征工程》中,我们最后留下了一些疑问:特征处理类都有三个方法fit、transform和fit_transform,fit方法居然和模型训练方法fit同名(不光同名,参数列表都一样),这难道都是巧合?
特征提取是计算机视觉和图像处理中的一个概念。它指的是使用计算机提取图像信息,决定每个图像的点是否属于一个图像特征。特征提取的结果是把图像上的点分为不同的子集,这些子集往往属于孤立的点、连续的曲线或者连续的区域。用 Python 进行特征提取的方法有很多,这里我使用 sklearn.feature_extraction.DictVectorizer 这个类来进行特征提取,毕竟新版本的 scikit-learn 在使用这个类的时候会遇到一些问题,在讲怎么用它进行特征提取的同时顺便把这些问题解决了。
从中可以看出,fit_transform的作用相当于transform加上fit。但是为什么还要提供单独的fit呢,还是使用原来的std2来进行标准化看看。以a的平均值和标准差去转换b
本文中使用 sklearn 中的 IRIS(鸢尾花)数据集[1]来对特征处理功能进行说明。IRIS 数据集由 Fisher 在 1936 年整理,包含 4 个特征(Sepal.Length(花萼长度)、Sepal.Width(花萼宽度)、Petal.Length(花瓣长度)、Petal.Width(花瓣宽度)),特征值都为正浮点数,单位为厘米。目标值为鸢尾花的分类(Iris Setosa(山鸢尾)、Iris Versicolour(杂色鸢尾),Iris Virginica(维吉尼亚鸢尾))。导入 IRIS 数据集的代码如下:
目录 1 特征工程是什么? 2 数据预处理 2.1 无量纲化 2.1.1 标准化 2.1.2 区间缩放法 2.1.3 标准化与归一化的区别 2.2 对定量特征二值化 2.3 对定性特征哑编码 2.4 缺失值计算 2.5 数据变换 3 特征选择 3.1 Filter 3.1.1 方差选择法 3.1.2 相关系数法 3.1.3 卡方检验 3.1.4 互信息法 3.2 Wrapper 3.2.1 递归特征消除法 3.3
有这么一句话在业界广泛流传: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。那特征工程到底是什么呢?顾名思义,其本质是一项工程活动,目的是最大限度地从原始数据中提取特征以供算法和模型使用。通过总结和归纳,人们认为特征工程包括以下方面:
1.1、数据挖掘的步骤 数据挖掘通常包括数据采集,数据分析,特征工程,训练模型,模型评估等步骤。使用sklearn工具可以方便地进行特征工程和模型训练工作,在《使用sklearn做单机特征工程》中,我
“词袋模型”一词源自“Bag of words”,简称 BOW ,是构建文档-词项矩阵的基本思想。对于给定的文本,可以是一个段落,也可以是一个文档,该模型都忽略文本的词汇顺序和语法、句法,假设文本是由无序、独立的词汇构成的集合,这个集合可以被直观的想象成一个词袋,袋子里面就是构成文本的各种词汇。例如,文本内容为“经济发展新常态研究”的文档,用词袋模型可以表示为[经济,发展,新常态,研究]四个独立的词汇。词袋模型对于词汇的独立性假设,简化了文本数据结构化处理过程中的计算,被广泛采用,但是另一方面,这种假设忽略
在前一篇文章手把手带你开启机器学习之路——房价预测(一)中我们以加州住房价格数据集为基础,学习了数据抽样,数据探索性分析和可视化,数据预处理(缺失值填充,增加新特征,特征缩放,分类变量编码)等步骤,接下来继续深入,最终建立预测模型。可以在公众号后台回复“房价”获取两篇文章的数据,代码,PDF文件和思维导图。
对于机器学习,选择一个好的算法是非常有用的,另外对测试集和训练集的数据进行处理也是非常重要的。通常情况下是为了消除量纲的影响。譬如一个百分制的变量与一个5分值的变量在一起怎么比较?只有通过数据标准化,都把它们标准到同一个标准时才具有可比性,一般标准化采用的是Z标准化,即均值为0,方差为1。当然也有其他标准化,比如0——1标准化等,可根据自己的数据分布情况和模型来选择。
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。根据特征使用方案,有计划地获取、处理和监控数据和特征的工作称之为特征工程,目的是 最大限度地从原始数据中提取特征以供算法和模型使用。
上期说到数据分析师一般对业务数据提取的时候就会进行数据清洗,也会做一些业务逻辑或者数据逻辑上的特征处理。但由于特征工程是数据建模重要的一环,所以这里就做一个简单的总结。希望能给大家带来一些小小地帮助~
通常情况下是为了消除量纲的影响。譬如一个百分制的变量与一个5分值的变量在一起怎么比较?只有通过数据标准化,都把它们标准到同一个标准时才具有可比性,一般标准化采用的是Z标准化,即均值为0,方差为1,当然也有其他标准化,比如0--1标准化等等,可根据自己的数据分布情况和模型来选择。
不管之前介绍的K-means还是K-medoids聚类,都得事先确定聚类簇的个数,而且肘部法则也并不是万能的,总会遇到难以抉择的情况,而本篇将要介绍的Mean-Shift聚类法就可以自动确定k的个数,下面简要介绍一下其算法流程: 1.随机确定样本空间内一个半径确定的高维球及其球心; 2.求该高维球内质心,并将高维球的球心移动至该质心处; 3.重复2,直到高维球内的密度随着继续的球心滑动变化低于设定的阈值,算法结束 具体的原理可以参考下面的地址,笔者读完觉得说的比较明了易懂: http://blo
也就是说,通过 fit 函数可以先对需要归一化的数据集进行最大、最小值的计算,至于说最终归一化的结果是多少,对不起,fit 函数到此为止了。
strategy取值支持三种,mean(均值),median(中位数),most_frequent(众数),默认mean,axis=0表示按列进行
过滤式是过滤式的方法先对数据集进行特征选择,然后再训练学习器,特征选择过程与后续学习器无关,也就是说我们先用特征选择过程对初始特征进行“过滤”,再用过滤后的特征来训练模型。
目录 1 使用sklearn进行数据挖掘 1.1 数据挖掘的步骤 1.2 数据初貌 1.3 关键技术 2 并行处理 2.1 整体并行处理 2.2 部分并行处理 3 流水线处理 4 自动化调参 5 持久化 6 回顾 7 总结 ---- 1 使用sklearn进行数据挖掘 1.1 数据挖掘的步骤 数据挖掘通常包括数据采集,数据分析,特征工程,训练模型,模型评估等步骤。使用sklearn工具可以方便地进行特征工程和模型训练工作,在使用sklearn做特征工程中,
显然,这不是巧合,这正是sklearn的设计风格。我们能够更加优雅地使用sklearn进行特征工程和模型训练工作。此时,不妨从一个基本的数据挖掘场景入手:
在使用sklearn处理数据的时候,会经常看到fit_tranform(),但是偶尔也会遇到fit()和transform()函数,不太明白怎么使用,于是查询资料整理一下。
第一招,从简单的特征量纲处理开始,这里介绍了3种无量纲化操作的方法,同时也附上相关的包以及调用方法,欢迎补充!
在数据分析之前,我们通常需要先将数据标准化(normalization),利用标准化后的数据进行数据分析。数据标准化也就是统计数据的指数化。数据标准化处理主要包括数据同趋化处理和无量纲化处理两个方面。数据同趋化处理主要解决不同性质数据问题,对不同性质指标直接加总不能正确反映不同作用力的综合结果,须先考虑改变逆指标数据性质,使所有指标对测评方案的作用力同趋化,再加总才能得出正确结果。数据无量纲化处理主要解决数据的可比性。数据标准化的方法有很多种,常用的有"最小-最大标准化"、"Z-score标准化"和"按小数定标标准化"等。经过上述标准化处理,原始数据均转换为无量纲化指标测评值,即各指标值都处于同一个数量级别上,可以进行综合测评分析。
k-means算法又称k均值,顾名思义就是通过多次求均值而实现的聚类算法。是一种无监督的机器学习方法,即无需知道所要搜寻的目标,而是直接通过算法来得到数据的共同特征。其具体算法思想如下图所示:
MinMaxScaler是一种常见的数据归一化方法,用于将数据特征缩放到指定的范围内。在数据预处理阶段,MinMaxScaler可以将原始数据转换为具有统一尺度的数据,这对许多机器学习算法是很重要的。 在本篇文章中,我们将介绍MinMaxScaler的基本原理、使用方法和示例代码,并通过一个实际的数据集来演示它的使用。
特征提取和特征选择作为机器学习的重点内容,可以将原始数据转换为更能代表预测模型的潜在问题和特征的过程,可以通过挑选最相关的特征,提取特征和创造特征来实现。要想学习特征选择必然要了解什么是特征提取和特征创造,得到数据的特征之后对特征进行精炼,这时候就要用到特征选择。本文主要介绍特征选择的三种方法:过滤法(filter)、包装法(wrapper)和嵌入法(embedded)。
前面写了很多篇理论,大家愿意一篇一篇坚持看下来其实挺不容易的,虽然理论很重要,但脱离了实践还是空中楼阁啊,算法科学家也不可能不代码啊,所以呀,今天我们就插播一期实践,和大家聊一聊实际过程当中机器学习算法的应用。 对于我们这些初学者或者说外行来说,因为我们没机会接触到机器学习真正的应用项目,所以一些比赛平台往往是我们不错的选择,比如说这个Kaggle啊,前一段时间被Google收购还挺火的,还有国内的天池啊,DataFountain啊,上面都有不少比赛可以选择,但是入门嘛,我们就从最简单的开始,就是那个被无数
“管道工作流”这个概念可能有点陌生,其实可以理解为一个容器,然后把我们需要进行的操作都封装在这个管道里面进行操作,比如数据标准化、特征降维、主成分分析、模型预测等等,下面还是以一个实例来讲解。
本文结构 1. 概述 机器学习被广泛定义为“利用经验来改善计算机系统的自身性能”。事实上,“经验”在计算机中主要是以数据的形式存在的,因此数据是机器学习的前提和基础。数据来源多种多样,它可以是结构数据,如数值型、分类型,也可以是非结构数据,如文本、语音、图片、视频。对于所有机器学习模型,这些原始数据必须以特征的形式加入到机器学习模型当中,并进行一定的提取和筛选工作。所谓特征提取,就是逐条将原始数据转化为特征向量的形式,此过程涉及数据特征的量化表示;而特征筛选是在已提取特征的基础上,进一步对高维度和
数据挖掘.jpg 从上面的数据挖掘场景可知,当数据预处理完成后,我们需要选择有意义的特征,输入机器学习的算法模型进行训练。通常来说,从两个方面考虑来选择特征: 特征是否发散:如果一个特征不发散,例如方
Pipelines are (at least to me) something I don't think about using often, but are useful.They can be used to tie together many steps into one object. This allows for easier tuning and better access to the configuration of the entire model, not just one of the steps.
报错显示“输入值中包含空值,无穷值或超出dtype('float64')的范围!”,但明明已经填充缺失值了。
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导入可能用到的Python库 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import re 目标 学习机器学习算法——线性分类器 使用良性/恶性乳腺癌肿瘤数据集进行预测 理论学习 线性分类器 特征与分类结果存在线性关系的模型为线性分类器,模型通过累积特征和对应权值的方式决策,几何学上可看成一个n维空间中的超平面,学习的过程就是不断调整超平面的位置与倾斜程度,使该超平面可以最完美的将属于不同类别的特征点区分开,
数据变换,这个操作在特征工程中用得还是蛮多的,一个特征在当前的分布下无法有明显的区分度,但一个小小的变换则可以带来意想不到的效果,而这个小小的变换,也就是今天给大家分享的小锦囊。
今天晚上,笔者接到客户的一个需要,那就是:对多分类结果的每个类别进行指标评价,也就是需要输出每个类型的精确率(precision),召回率(recall)以及F1值(F1-score)。
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