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机器学习特征数据预处理

标签处理特征处理 scikit-learn 特征处理 scikit LabelEncoder scikit DictVectorizer scikit OneHotEncoder pandas...(df['class label']) df 反变换回去可以用这个函数 inverse_transform : class_le.inverse_transform(df['class label'...import OneHotEncoder ohe = OneHotEncoder(sparse=False) X = ohe.fit_transform(df[['color']].values)...在最开始的时候，我们认为特征之间的重要程度的是一样，并不想偏袒哪个特征，所以这部预处理工作必做！...处理后的所有特征的值都会被压缩到 0到1区间上.这样做还可以抑制离群值对结果的影响.

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关于数据挖掘的问题之经典案例

依据交易数据集 basket_data.csv挖掘数据中购买行为中的关联规则。问题分析：如和去对一个数据集进行关联规则挖掘，找到数据集中的项集之间的关联性。...将 df 中每个交易的商品项聚合成一个列表，存储到 transactions 列表中。这一步是为了将 df 转换为 apyori 库可用的格式。...、sklearn.preprocessing中的LabelEncoder和OneHotEncoder、sklearn.tree中的DecisionTreeClassifier和sklearn.model_selection...接下来我们用训练好的模型对输入的病人特征值进行预测，并使用inverse_transform函数将结果转换为标签名,输出到控制台上....完整代码 # 导入必要的库 import pandas as pd from sklearn.preprocessing import LabelEncoder, OneHotEncoder from

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Python数据清洗 & 预处理入门完整指南！

数据清洗和预处理是模型训练之前的必要过程，否则模型可能就「废」了。本文是一个初学者指南，将带你领略如何在任意的数据集上，针对任意一个机器学习模型，完成数据预处理工作。...但它就是「做好准备」和「完全没有准备」之间的差别，也是表现专业和业余之间的差别。就像为度假做好事先准备一样，如果你提前将行程细节确定好，就能够预防旅途变成一场噩梦。那么，应该怎么做呢？...那么可以怎么做呢？可以将属性数据编码为数值！你可能希望使用 sklearn.preprocessing 所提供的 LabelEncoder 类。...X = onehotencoder.fit_transform(X).toarray() 现在，你的那一列数据已经被替换为了这种形式：数据组中的每一个属性数据对应一列，并以 1 和 0 取代属性变量。...如果我们的 Y 列也是如「Y」和「N」的属性变量，那么我们也可以在其上使用这个编码器。

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数据清洗&预处理入门完整指南

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sklearn中的数据预处理和特征工程

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..., Pandas 0.23.4, Matplotlib 3.0.1, SciPy 1.1.0 1 sklearn中的数据预处理和特征工程　　sklearn中包含众多数据预处理和特征工程相关的模块，虽然刚接触...data.head() from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder X = data.iloc[:,1:-1] enc = OneHotEncoder...可以，使用类sklearn.preprocessing.LabelBinarizer可以对做哑变量，许多算法都可以处理多标签问题（比如说决策树），但是这样的做法在现实中不常见，因此我们在这里就不赘述了。..."：做哑变量，之后返回一个密集数组。

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数据清洗&预处理入门完整指南

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数据清洗预处理入门完整指南

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数据清洗&预处理入门完整指南

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Python数据清洗 & 预处理入门完整指南

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数据清洗&预处理入门完整指南

数据清洗和预处理是模型训练之前的必要过程，否则模型可能就「废」了。本文是一个初学者指南，将带你领略如何在任意的数据集上，针对任意一个机器学习模型，完成数据预处理工作。...但它就是「做好准备」和「完全没有准备」之间的差别，也是表现专业和业余之间的差别。就像为度假做好事先准备一样，如果你提前将行程细节确定好，就能够预防旅途变成一场噩梦。那么，应该怎么做呢？...那么可以怎么做呢？可以将属性数据编码为数值！你可能希望使用 sklearn.preprocessing 所提供的 LabelEncoder 类。...X = onehotencoder.fit_transform(X).toarray() 现在，你的那一列数据已经被替换为了这种形式：数据组中的每一个属性数据对应一列，并以 1 和 0 取代属性变量。...如果我们的 Y 列也是如「Y」和「N」的属性变量，那么我们也可以在其上使用这个编码器。

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机器学习: Label vs. One Hot Encoder

运行这段代码后，如果您检查 x 的值，您会看到第一列中的三个国家已被数字 0、1 和 2 替换。这就是标签编码的全部内容。但是根据数据，标签编码引入了一个新问题。...One Hot Encoder 现在，正如我们已经讨论过的，根据我们拥有的数据，我们可能会遇到这样的情况：在标签编码之后，我们可能会混淆我们的模型，认为列中的数据具有某种顺序或层次结构，而实际上我们显然不这样做没有它...这些数字将替换为 1 和 0，具体取决于哪一列具有什么值。在我们的示例中，我们将获得三个新列，每个国家一列 - 法国、德国和西班牙。对于第一列值为法国的行，“法国”列将为“1”，其他两列将为“0”。...One Hot Encoder 的 Python 代码也非常简单： from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder onehotencoder = OneHotEncoder...就是这样，我们的数据集中现在有了三个新列：如您所见，我们有三个新列，分别为 1 和 0，具体取决于行代表的国家/地区。

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数据清洗&预处理入门完整指南

但它就是「做好准备」和「完全没有准备」之间的差别，也是表现专业和业余之间的差别。就像为度假做好事先准备一样，如果你提前将行程细节确定好，就能够预防旅途变成一场噩梦。那么，应该怎么做呢？...那么可以怎么做呢？可以将属性数据编码为数值！你可能希望使用 sklearn.preprocessing 所提供的 LabelEncoder 类。...from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder onehotencoder = OneHotEncoder(categorical_features =...X = onehotencoder.fit_transform(X).toarray() 现在，你的那一列数据已经被替换为了这种形式：数据组中的每一个属性数据对应一列，并以 1 和 0 取代属性变量。...如果我们的 Y 列也是如「Y」和「N」的属性变量，那么我们也可以在其上使用这个编码器。

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机器学习第3天：多元线性回归

, OneHotEncoder labelencoder = LabelEncoder() X[: , 3] = labelencoder.fit_transform(X[ : , 3]) #表示对第4...(X).toarray() 躲避虚拟变量陷阱 X = X[: , 1:] 拆分数据集为训练集和测试集 from sklearn.model_selection import train_test_split...关于OneHotEncoder()编码在实际的机器学习的应用任务中，特征有时候并不总是连续值，有可能是一些分类值，如性别可分为“male”和“female”。...[…0,0,0,1] 也就是表示该特征为 3 可以简单理解为“male”“US”“Safari”经过LabelEncoder与OneHotEncoder的编码就变成了：[[1. 0. 0. 1. 0....更多OneHot编码知识可前往：scikit-learn 中 OneHotEncoder 解析 3.

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关于sklearn独热编码二.字符串型类别变量

已经有很多人在 stackoverflow 和 sklearn 的 github issue 上讨论过这个问题，但目前为止的 sklearn 版本仍没有增加OneHotEncoder对字符串型类别变量的支持...，所以一般都采用曲线救国的方式：方法一先用 LabelEncoder() 转换成连续的数值型变量，再用 OneHotEncoder() 二值化 ...() 还是 LabelBinarizer()，他们在 sklearn 中的设计初衷，都是为了解决标签 y 的离散化，而非输入 X，所以他们的输入被限定为 1-D array，这恰恰跟 OneHotEncoder...# 方法一: LabelEncoder() + OneHotEncoder() a = LabelEncoder().fit_transform(testdata['pet']) OneHotEncoder...正因为LabelEncoder和LabelBinarizer设计为只支持 1-D array，也使得它无法像上面 OneHotEncoder 那样批量接受多列输入，也就是说LabelEncoder().

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100天机器学习实践之第1天

---- Step 1：导入库练习中，这两个重要的库每次都要导入。Numpy包含数学函数，Pandas用于导入和管理数据集。...csv文件中，表格数据使用文本格式保存。每行为一条记录。我们使用read_csv方法读取csv文件保存到dataframe中，然后从dataframe中分离出矩阵和向量。...例子中的Yes和No由于不是数字，不能参加数字运算，所以我们需要将其转为数字。我们导入LabelEncoder库，实现这个转换。...from sklearn.preprocessing import LabelEncoder, OneHotEncoder labelencoder_X = LabelEncoder() X[:,0]...) labelencoder_Y = LabelEncoder() Y = labelencoder_Y.fit_transform(Y) Step 5：分类训练和测试数据我们将数据分成两部分，一部分用于训练模型

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python︱sklearn一些小技巧的记录（pipeline...）

LabelEncoder() le.fit([1,5,67,100]) le.transform([1,1,100,67,5]) 输出： array([0,0,3,2,1]) 2、OneHotEncoder...OneHotEncoder 用于将表示分类的数据扩维： from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder ohe = OneHotEncoder() ohe.fit...一般形式： train_test_split是交叉验证中常用的函数，功能是从样本中随机的按比例选取train data和testdata，形式为： X_train,X_test, y_train,...自动化 Ensemble Generation，每隔一段时间将现有最好的 K 个 Model 拿来做 Ensemble。...参考： python 数据处理中的 LabelEncoder 和 OneHotEncoder sklearn 中的 Pipeline 机制用 Pipeline 将训练集参数重复应用到测试集

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机器学习第1天：数据预处理

, OneHotEncoder labelencoder_X = LabelEncoder() X[ : , 0] = labelencoder_X.fit_transform(X[ : , 0]) 创建虚拟变量...onehotencoder = OneHotEncoder(categorical_features = [0]) X = onehotencoder.fit_transform(X).toarray...() labelencoder_Y = LabelEncoder() Y = labelencoder_Y.fit_transform(Y) 第5步：拆分数据集为训练集合和测试集合 from sklearn.model_selection...例如：有数据A、B、C，利用fit建立一个“词典”，在“词典”中A代表1、B代表2、C代表3，而后transform()通过“词典”将A转化为1、B转化为2、C转化为3。...labelencoder_Y.fit_transform(Y) onehotencoder.fit_transform(X).toarray() sc_X.fit_transform(X_train)

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特征工程系列：特征预处理（下）

0x00 前言数据预处理包含数据探索、数据清洗和特征预处理三部分，《特征工程系列：特征预处理（上）》介绍了无量纲化和特征分桶相关的处理方法，本章将继续介绍特征预处理中的统计变换和类别特征编码相关内容。...在具体的代码实现里，LabelEncoder会对定性特征列中的所有独特数据进行一次排序，从而得出从原始输入到整数的映射。所以目前还没有发现标签编码的广泛使用，一般在树模型中可以使用。...电影分类标签中（如： [action, horror]和[romance, commedy]）需要先进行多标签二值化，然后使用二值化后的值作为训练数据的标签值。...一般情况下，针对定性特征，我们只需要使用sklearn的OneHotEncoder或LabelEncoder进行编码，这类简单的预处理能够满足大多数数据挖掘算法的需求。...依赖样本距离来学习的模型（如线性回归、SVM、深度学习等）对于数值型特征需要进行无量纲化处理；对于一些长尾分布的数据特征，可以做统计变换，使得模型能更好优化；对于线性模型，特征分箱可以提升模型表达能力

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特征工程系列：特征预处理（下）

（上）》介绍了无量纲化和特征分桶相关的处理方法，本章将继续介绍特征预处理中的统计变换和类别特征编码相关内容。...在具体的代码实现里，LabelEncoder会对定性特征列中的所有独特数据进行一次排序，从而得出从原始输入到整数的映射。所以目前还没有发现标签编码的广泛使用，一般在树模型中可以使用。...电影分类标签中（如： [action, horror]和[romance, commedy]）需要先进行多标签二值化，然后使用二值化后的值作为训练数据的标签值。...一般情况下，针对定性特征，我们只需要使用sklearn的OneHotEncoder或LabelEncoder进行编码，这类简单的预处理能够满足大多数数据挖掘算法的需求。...依赖样本距离来学习的模型（如线性回归、SVM、深度学习等）对于数值型特征需要进行无量纲化处理；对于一些长尾分布的数据特征，可以做统计变换，使得模型能更好优化；对于线性模型，特征分箱可以提升模型表达能力

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特征工程系列：特征预处理（下）

在具体的代码实现里，LabelEncoder会对定性特征列中的所有独特数据进行一次排序，从而得出从原始输入到整数的映射。所以目前还没有发现标签编码的广泛使用，一般在树模型中可以使用。...5）实现代码使用sklearn实现注：当特征是字符串类型时，需要先用 LabelEncoder() 转换成连续的数值型变量，再用 OneHotEncoder() 二值化。...电影分类标签中（如： [action, horror]和[romance, commedy]）需要先进行多标签二值化，然后使用二值化后的值作为训练数据的标签值。...一般情况下，针对定性特征，我们只需要使用sklearn的OneHotEncoder或LabelEncoder进行编码，这类简单的预处理能够满足大多数数据挖掘算法的需求。...依赖样本距离来学习的模型（如线性回归、SVM、深度学习等）对于数值型特征需要进行无量纲化处理；对于一些长尾分布的数据特征，可以做统计变换，使得模型能更好优化；对于线性模型，特征分箱可以提升模型表达能力

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