在SciKit学习中使用相同的预处理器缩放数据帧中的多个列 - 腾讯云开发者社区

在大多数机器学习项目中，你要处理的数据不大可能恰好是生成最优模型的理想格式。有很多数据变换的步骤例如分类变量编码、特征缩放和归一化需要执行。...Scikit-learn的预处理模块中包含了内建的函数来支持这些常用的变换。但是，在一个典型的机器学习工作流中你将需要应用这些变换至少两次。一次是在训练时，另一次是在你要用模型预测新数据时。...我删除了Load_ID列，因为在训练和预测中并不需要它。...可以看到数据中既有分类变量也有数值变量，因此我至少需要应用one-hot编码变换以及某种尺度的缩放。我使用scikit-learn的流水线来执行这些变换，同时应用fit方法进行训练。...ColumnTransformer变换数据帧中的列。

1.2K3 0

（数据科学学习手札161）高性能数据分析利器DuckDB在Python中的使用

DuckDB具有极强的单机数据分析性能表现，功能丰富，具有诸多拓展插件，且除了默认的SQL查询方式外，还非常友好地支持在Python、R、Java、Node.js等语言环境下使用，特别是在Python中使用非常的灵活方便...，今天的文章，费老师我就将带大家一起快速了解DuckDB在Python中的常见使用姿势~ 2 DuckDB在Python中的使用 DuckDB的定位是嵌入式关系型数据库，在Python中安装起来非常的方便...除此之外，DuckDB也可以通过SQL语句的方式进行等价操作： 2.1.2 读取其他框架的数据对象　　除了默认可直接读取少数几种常见数据格式外，DuckDB在Python中还支持直接以执行SQL语句的方式...，下面是一些简单的例子：　　比较一下与pandas、polars之间执行相同任务的耗时差异，DuckDB依旧是碾压级的存在： 2.3 计算结果转换 DuckDB默认自带的文件写出接口比较少，依旧是只针对...parquet等格式，那么直接使用DuckDB的文件写出接口，性能依旧是非常强大的： csv格式 parquet格式　　更多有关DuckDB在Python中应用的内容，请移步官方文档（https://

8033 0

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

使用pandas构建简单直观的数据科学分析流程

它在Excel/CSV文件和Scikit学习或TensorFlow形成了完美的桥梁。数据科学分析流程通常是一系列步骤：数据集必须经过清理、缩放和验证，然后才能准备好被强大的机器学习算法使用。...在数据科学领域，具有管道特性的包的例子是R语言中的dplyr和Python中的Scikit learn。...对于此任务，我们使用pdpipe中的ColDrop方法创建一个管道对象drop-age，并将数据帧传递到此管道。仅仅通过添加管道来实现管道的链式阶段只有当我们能够进行多个阶段时才是有用和实用的。...有多种方法可以在pdpipe中执行此操作。然而，最简单和最直观的方法是使用+运算符。这就像手工连接管道！...在这里，我们应用Scikit学习包中的StandardScaler将数据标准化，转换后可以用于聚类或神经网络拟合。

9962 0

机器学习特性缩放的介绍，什么时候为什么使用

在这篇文章中，我们将讨论什么是特征缩放以及为什么我们在机器学习中需要特征缩放。我们还将讨论数据的标准化，以及使用scikit-learn实现同样的标准化。 ? 什么是特性缩放?...在将算法应用到数据上之前，首先需要将数据放到“米”、“公里”或“厘米”的公共尺度上进行有效的分析和预测。缩放前输入数据 ? 在上面的数据集中，我们可以看到列1和列2中的值有非常不同的范围。...第一列值表示年龄在30到90岁之间，而工资值在30000到15000之间变化。所以两列值的比例是截然不同的。在进一步分析之前，我们需要将其调整到相同的范围。...在上式中： Xmax和Xmin是功能列的最大值和最小值 X的值始终在最小值和最大值之间使用Scikit Learn进行数据归一化以下是使用Scikit Learn进行归一化的简单实现。...在上述情况下，值在-3到3之间标准化，因此减小了数据列中值的范围。缩放这些值后，可以将其输入到机器学习算法进行进一步分析。

6902 0

使用scikit-learn进行机器学习

1.基本用例：训练和测试分类器练习2.更高级的用例：在训练和测试分类器之前预处理数据2.1 标准化您的数据2.2 错误的预处理模式2.3 保持简单，愚蠢：使用scikit-learn的管道连接器练习3....在本教程中,将介绍scikit-learn功能集，允许流水线估计器、评估这些流水线、使用超参数优化调整这些流水线以及创建复杂的预处理步骤。...在机器学习中，我们应该通过在不同的数据集上进行训练和测试来评估我们的模型。train_test_split是一个用于将数据拆分为两个独立数据集的效用函数。...泰坦尼克号数据集包含分类，文本和数字特征。我们将使用此数据集来预测乘客是否在泰坦尼克号中幸存下来。让我们将数据拆分为训练和测试集，并将幸存列用作目标。...# %load solutions/05_5_solutions.py 使用make_column_transformer创建预处理器。您应该将好的管道应用于好的列。

2K2 1

使用scikit-learn进行数据预处理

1.基本用例：训练和测试分类器练习2.更高级的用例：在训练和测试分类器之前预处理数据2.1 标准化您的数据2.2 错误的预处理模式2.3 保持简单，愚蠢：使用scikit-learn的管道连接器练习3....scikit-learn提供最先进的机器学习算法。但是，这些算法不能直接用于原始数据。原始数据需要事先进行预处理。因此，除了机器学习算法之外，scikit-learn还提供了一套预处理方法。...在机器学习中，我们应该通过在不同的数据集上进行训练和测试来评估我们的模型。train_test_split是一个用于将数据拆分为两个独立数据集的效用函数。...泰坦尼克号数据集包含分类，文本和数字特征。我们将使用此数据集来预测乘客是否在泰坦尼克号中幸存下来。让我们将数据拆分为训练和测试集，并将幸存列用作目标。...# %load solutions/05_5_solutions.py 使用make_column_transformer创建预处理器。您应该将好的管道应用于好的列。

2.4K3 1

如何通过Maingear的新型Data Science PC将NVIDIA GPU用于机器学习

在并行处理大数据块的情况下，此设计比通用中央处理器（CPU）更有效的算法-Wikipedia上的CUDA文章 [2] 基本上，机器学习会执行处理大量数据的操作，因此GPU在执行ML任务时非常方便。...cuML，机器学习库的集合，将提供sciKit-learn中可用的GPU版本的算法；cuGraph，类似于NetworkX的加速图分析库[4]。...在大多数情况下，cuML的Python API与sciKit-learn中的 API匹配。...一个来自Maingear公司VYBE PRO PC有两个NVIDIA TITAN RTX卡（这件事是如此美丽我害怕打开它）在VYBER PRO PC上使用具有4,000,000行和1000列的数据集（...此数据帧使用大约15 GB的内存）训练XGBoost模型在CPU上花费1分钟46s（内存增量为73325 MiB），在GPU上仅花费21.2s（内存增量为520 MiB）。

1.9K4 0

QQ浏览器视频相似度算法

Bert 最后一层的 [CLS] -> fc 得到 tag 的预测标签，与真实标签计算 BCE loss (2) Mask language model 任务与常见的自然语言处理 mlm 预训练方法相同...考虑到 frame 为连续的向量，难以类似于 mlm 做分类任务。借鉴了对比学习思路，希望 mask 的预测帧在整个 batch 内的所有帧范围内与被 mask 的帧尽可能相似。...采用了 Nce loss，最大化 mask 帧和预测帧的互信息 (4) 多任务联合训练预训练任务的 loss 采用了上述三个任务 loss 的加权和， L = L(tag) * 1250 / 3 +...即 target = scipy.stats.rankdata(target, 'average') (4) Finetune Setting 数据集：训练集使用了 pairwise 中 (id1%5...下面表格中列出了各模型的diff部分，验证集mse，验证集spearman (3) 单模型的效果与融合的效果单模的测试集成绩约在 0.836 融合两个模型在 0.845 融合三个模型在 0.849

1.2K2 0

如何在Python中为长短期记忆网络扩展数据

当一个网络可以有效学习具有一定范围的未缩放数据（例如数量在10到100之间）时，大规模输入可能会减慢它的学习和融合速度，并且在某些情况下会阻止网络有效地学习。...缩放对象需要将数据作为矩阵的行和列提供。加载的时间序列数据以Pandas序列的形式加载。...缩放每个序列。如果你的问题有多个系列，把它们分别作为一个单独的变量来处理，然后分别进行缩放。在适当的时间进行缩放。在适当的时间应用缩放转换是非常重要的。...例如，如果你有一系列不稳定的数据，则首先应使数据稳定之后，才能进行缩放。在把你的问题转换成一个监督学习问题之后，再对这个序列进行缩放是不正确的，因为对每一列的处理都是不同的。若缩放有疑问。...API文档如何用Python从零开始扩展机器学习数据如何在Python中规范化和标准化时间序列数据如何使用Scikit-Learn在Python中准备数据以进行机器学习概要在本教程中，你了解了如何在使用

4.1K7 0

XGB4:Xgboost学习排序

为了简单起见，在以下代码片段中，将使用一个合成的二元学习-to-rank 数据集，其中二元标签表示结果是否相关，并随机分配查询组索引给每个样本。...给定一个数据帧 X（无论是 pandas 还是 cuDF），按照以下方式添加 qid 列： df = pd.DataFrame(X, columns=[str(i) for i in range(X.shape...当相关性标签为0或1时，可以使用它。目标的名称是 rank:map。 Pairwise LambdaMART算法使用学习排名度量（如NDCG）来缩放逻辑损失，以期将排名信息包含到损失函数中。...将查询组分散到多个工作器上在理论上是合理的，但可能会影响模型的准确性。对于大多数用例，小的差异通常不是问题，因为在使用分布式训练时，通常训练数据的量很大。因此，用户不需要基于查询组对数据进行分区。...Reproducible Result 与任何其他任务一样，XGBoost在相同的硬件和软件环境（以及数据分区，如果使用了分布式接口）下应该生成可复现的结果。

4162 1

特征工程(三):特征缩放,从词袋到 TF-IDF

在这个例子中，我们将使用Scikit-learn的CountVectorizer将评论文本转化为词袋。...为了计算tf-idf表示，我们不得不根据训练数据计算逆文档频率，并使用这些统计量来调整训练和测试数据。在Scikit-learn中，将特征变换拟合到训练集上相当于收集相关统计数据。...为此，我们使用k折交叉验证来模拟具有多个统计独立的数据集。它将数据集分为k个折叠。交叉验证过程通过分割后的数据进行迭代，使用除除去某一折之外的所有内容进行训练，并用那一折验证结果。...重采样是另一种从相同底层数据集生成多个小样本的技术。有关重采样的更多详细信息，请参见评估机器学习模型。使用网格搜索调整逻辑回归超参数 ? ? ? ? L2归一化后的特征结果看起来非常糟糕。...在词袋模型中，与特征数量相比，列空间相对较小。在相同的文档中可能会出现数目大致相同的词，相应的列向量几乎是线性相关的，这导致列空间不像它可能的那样满秩。这就是所谓的秩亏。

1.4K2 0

章神的私房菜之数据预处理

一、数据预处理之重要性和必要性：对于Scikit-learn中实现的许多机器学习估计来说，对数据集进行规范化是一个通用的需求。...实际应用中，我们经常忽略数据分布的形状而仅仅将数据在每个维度特征的均值去除以使其数据集中，然后通过除以某个非常量的方差进行比例化。...例如，在一个机器学习的目标函数中使用的许多元素被假设为以零为中心并且在相同的阶上具有相同的方差。...在Scikit-learn中的sklearn.preprocessing包提供了一些公共的实用函数和转换类来将特征行向量转换成更适合于接下来的估计的表示。那么具体如何实现的呢？接着往下看。...这个假设是基于向量空间模型经常被使用于文本分类或者聚类的环境中。函数 normalize提供了一个快速和简单的方法在一个类数组的数据集上来执行该操作，使用 L1 或者L2 范式。

75610 0

Quora Question Pairs 竞赛冠军经验分享：采用 4 层堆叠，经典模型比较给力

结构化特征我们从训练数据和测试数据集串起的多个问题对的边（edge）来构建图，进而构建密度特征。当切割主边时，我们会统计附件的问题 1、问题 2、最小、最大、交叉、联合、最短路径长度。...带有预训练 Glove 嵌入的孪生 LSTM 具有预训练 FastText 嵌入的可分解注意力机制（https://arxiv.org/abs/1606.01933），这个模型在 cv 上取得了 ~0.3...但是这个模型运行时间太长，我们只在第一个堆叠层中使用过一次。我们注意到深度学习（DL）在第一个堆叠层中具有很好的效果，但是在第二层上却不如简单的多层感知机（MLP）。...3、再缩放（Rescaling）为了平衡训练和测试数据之间目标分布（Target distribution）的差异，我们在 sweezyjeezy 分析（再次感谢他的贡献，它几乎帮助了所有的参赛者）的基础上做了更细致的研究...虽然我们没有找到一个更好的假设来模拟测试数据集中数据的分布，但是通过在数据的本地子样本上使用该方案，成功增加了算法的准确性。

1.2K11 0

机器学习基础篇_12

概述机器学习是从数据中自动分析获得规律（模型），并利用规律对未知数据进行预测。...在多个特征同等重要时使用。...因为在这中情况下，在计算过程中，如果某一项的值特别大，则对于结果的影响也会特别大，从而使得各个特征之间达不到同等重要的效果，因此需要归一化到统一级别下进行计算，这样才能达到多个特征同等重要的效果。...API 类：scikit-learn.preprocessing.StandarScaler 处理之后每列来说所有数据都聚集在均值0附近，标准差为1。..._ 原始数据中每列特征的平均值 StandardScaler.std_ 原始数据每列特征的方差特征选择数据降维：维度是指特征的数量。

9341 0

MDNet、SiamFC、ADNet、CFNet、LSTM（RNN）…你都掌握了吗？一文总结目标追踪必备经典模型（一）

深度学习方法应用于目标追踪任务面临的主要问题是：使用图像分类的大型数据集预训练模型，但是这种数据集与视频追踪所需的实际数据往往存在较大的差异，导致追踪误差较大；另外，随着深度学习网络层数的增加，算法的计算量增大...为了在新图像中找到对象位置，我们可以穷尽地测试所有可能的位置并选择与对象过去的外观具有最大相似性的候选者。在实验中，作者简单地使用对象的初始外观作为示例，从具有标记的对象轨迹的视频数据集中学习函数f。...将最大分数相对于分数图中心的位置乘以网络中设定的步长，可以得到目标在帧与帧之间的位移。通过组装小批量的缩放图像，在单个前向通道中搜索多个标度。...在监督学习阶段，训练网络选择行动，使用从训练视频中提取的样本来追踪目标的位置。在这个步骤中，网络学会了在没有顺序信息的情况下追踪一般物体。在RL阶段，SL阶段的预训练网络被用作初始网络。...第一列显示了目标的初始位置，第二和第三列显示了在每一帧中寻找目标边界框的迭代动作流程 ADNet完整的网络架构如下图：图4 网络结构。虚线表示状态转换。

7272 0

数据科学和人工智能技术笔记三、数据预处理

三、数据预处理作者：Chris Albon 译者：飞龙协议：CC BY-NC-SA 4.0 为 Scikit-Learn 转换 Pandas 类别数据 # 导入所需的库 from sklearn...0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]) 使用上采样处理不平衡类别在上采样中，对于多数类中的每个观测，我们从少数类中带放回随机选择观测。...最终结果是来自少数类和多数类的观测数量相同。...有一些常用的方法可以预处理分类特征：使用 pandas 或 scikit-learn。...方法的输出会生成相同的输出矩阵。

2.5K2 0

使用skimage处理图像数据的9个技巧｜视觉进阶

事实证明,在计算机视觉领域(图像、视频等等),预处理是一个至关重要的步骤。skimage是scikit-learn家族的一部分,它是一个非常有用的库,可以帮助我们开始学习。 ?...Python中有多个库和框架可让我们处理图像数据。那么,为什么要使用skimage?在深入研究本文之前,让我在这里回答。...第一步是学习如何使用skimage在Python中导入图像。图像由称为像素的多个小方块组成。我下面显示的图像就是一个很好的例子。你在此处看到的小方块就是像素: ?...使用skimage加载图像在scikit-image包中,数据模块中提供了几个示例图像。假设我们想加载一个图像来执行一些实验。我们不需要使用外部图像,只需加载包中提供的图像之一即可。...如果我们使用的是预训练模型，那么重要的是将输入数据调整大小并将其规范化为与最初训练网络时相同的格式。这就是为什么调整图像大小是一个重要的图像预处理步骤。

2.4K6 0

sklearn.preprocessing.StandardScaler函数入门

sklearn.preprocessing.StandardScaler函数入门在机器学习中，数据预处理是一个至关重要的步骤。而常常使用到的数据预处理方法之一就是特征缩放。...在scikit-learn库的preprocessing模块中，有一个非常常用的函数StandardScaler，它可以实现特征缩放的功能。下面我们就来学习一下如何使用这个函数。...我们学习了如何使用StandardScaler函数对数据进行特征缩放。...在实际应用中，特征缩放可以帮助我们在不同量纲的特征上取得更好的表现，并且能够提高许多机器学习算法的性能。...总而言之，不同的特征缩放方法各有优缺点，应根据具体的数据分布和算法要求来选择合适的方法。在应用中，可以尝试多种方法并比较它们的效果，以选择最适合的特征缩放方法。

5812 0

Scikit-Learn: 机器学习的灵丹妙药

Scikit-Learning正在积极开发中，这样实践者就可以专注于手头的业务问题。包中的基本要素是估计器。估计器可以是转换数据的估计器(预处理和流水线)，也可以是机器学习算法的实现。...例如，数据集、分解、度量、特征选择、模型选择、集成和使用。大多数Scikit-Learn模块遵循相同的步骤。 1. 用参数实例化估计器(否则它将接受默认参数) 2....大多数分类示例都是从iris 数据集开始的，因此让我们在Scikit中选择另一个数据集来学习这个工作流。我们将主要使用威斯康星州乳腺癌数据集。...分层是一种方便的选择，因为目标类的比例在训练和测试集合中是相同的，也就是说，目标分布在训练和测试数据集中是相同的。...在下面的代码中，ColumnTypeFilter将只返回类型为numpy的熊猫列。该管道从ColumnTypeFilter获取输出，并使用标准标量器和最小-最大定标器对它们进行缩放。

1.7K1 0

使用BaiduPCS-Go在服务器中实现百度网盘数据的上传与下载流程学习

BaiduPCS-Go可用于访问和管理百度网盘文件资源的命令行客户端。它可以帮助用户更加高效地下载、上传、删除和管理百度网盘中的文件。...github链接: https://github.com/qjfoidnh/BaiduPCS-Go 使用流程笔者选择了amd64.zip 复制链接服务器中下载BaiduPCS-Gopwd# /home.../BaiduPCS-Go --help 接下来通过bduss方式登录百度网盘在浏览器中登录百度云—按下F12进入开发者模式—进入应用程序并找到cookie—复制BDUSS的值然后从服务器中登入百度网盘.../BaiduPCS-Go login -bduss= 使用者自己百度网盘的BDUSS值 # 查看登录的账户信息 ...../5-GZH数据使用者最关心的应该就是上述两个步骤：从百度云下载数据至服务器和从服务器上传数据至百度云这两个过程。其他更复杂的参数可以通过 --help进一步学习# 下载数据.

1691 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

用sklearn流水线优化机器学习流程

（数据科学学习手札161）高性能数据分析利器DuckDB在Python中的使用

使用pandas构建简单直观的数据科学分析流程

机器学习特性缩放的介绍，什么时候为什么使用

使用scikit-learn进行机器学习

使用scikit-learn进行数据预处理

如何通过Maingear的新型Data Science PC将NVIDIA GPU用于机器学习

QQ浏览器视频相似度算法

如何在Python中为长短期记忆网络扩展数据

XGB4:Xgboost学习排序

特征工程(三):特征缩放,从词袋到 TF-IDF

章神的私房菜之数据预处理

Quora Question Pairs 竞赛冠军经验分享：采用 4 层堆叠，经典模型比较给力

机器学习基础篇_12

MDNet、SiamFC、ADNet、CFNet、LSTM（RNN）…你都掌握了吗？一文总结目标追踪必备经典模型（一）

数据科学和人工智能技术笔记三、数据预处理

使用skimage处理图像数据的9个技巧｜视觉进阶

sklearn.preprocessing.StandardScaler函数入门

Scikit-Learn: 机器学习的灵丹妙药

使用BaiduPCS-Go在服务器中实现百度网盘数据的上传与下载流程学习

扫码

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

社区

活动

资源

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐