get_dummies 是利用pandas实现one hot encode的方式。详细参数请查看官方文档
有时候不得不处理一些非数值类别的数据,嗯, 今天要说的就是面对这些数据该如何处理。
在机器学习的特征处理环节,免不了需要用到类别型特征,这类特征进入模型的方式与一般数值型变量有所不同。
很多时候我们需要对类别变量进行独热编码,然后才可以作为入参给模型使用,独热的方式有很多种,这里介绍一个常用的方法 get_dummies吧,这个方法可以让类别变量按照枚举值生成N个(N为枚举值数量)新字段,都是0-1的变量值。
数据缺失,在现实生活中是十分常见的,原因也是非常复杂的,在我们进行建模的过程中,如果我们不对这些缺失值进行适当的处理,出来的模型恐怕也效果不太好,其重要性这里就不累赘多说,我们先来创建一个小栗子,助于大家理解数据缺失的问题:
作为一个算法工程师,我们接的业务需求不会比数据分析挖掘工程师少,作为一个爱偷懒的人,总机械重复的完成一样的预处理工作,我是不能忍的,所以在最近几天,我正在完善一些常规的、通用的预处理的code,方便我们以后在每次分析之前直接import快速搞定,省的每次都要去做一样的事情。
导读: 分类问题是机器学习应用中的常见问题,而二分类问题是其中的典型,例如垃圾邮件的识别。本文基于UCI机器学习数据库中的银行营销数据集,从对数据集进行探索,数据预处理和特征工程,到学习模型的评估与选择,较为完整的展示了解决分类问题的大致流程。文中包含了一些常见问题的处理方式,例如缺失值的处理、非数值属性如何编码、如何使用过抽样和欠抽样的方法解决分类问题中正负样本不均衡的问题等等。 作者:llhthinker 1. 数据集选取与问题定义 本次实验选取UCI机器学习库中的银行营销数据集(Bank Ma
到目前为止,表示分类变量最常用的方法就是使用 one-hot 编码(one-hot-encoding)或 N 取一编码(one-out-of-N encoding), 也叫虚拟变量(dummy variable)。虚拟变量背后的思想是将一个分类变量替换为一个或多个新特征,新特征取值为 0 和 1 。 如下图,是用来预测某个人的收入是大于 50K 还是小于 50K 的部分数据集。其中,只有 age 和 hour-per-week 特征是数值数据,其他则为非数值数据,编码就是要对这些非数值数据进行数值编码。将数据转换为分类变量的 one-hot 编码有两种方法:一种是使用 pandas,一种是使用 scikit-learn 。 pandas 使用起来会简单一点,故本文使用的是 pandas 方法。
离散特征的编码分为两种情况: 1、离散特征的取值之间没有大小的意义,比如color:[red,blue],那么就使用one-hot编码 2、离散特征的取值有大小的意义,比如size:[X,XL,XXL],那么就使用数值的映射{X:1,XL:2,XXL:3} 使用pandas可以很方便的对离散型特征进行one-hot编码
我们在进行特征处理的时候,也有的时候会遇到一些变量,比如说年龄,然后我们想要按照我们想要的阈值进行分类,比如说低于18岁的作为一类,18-30岁的作为一类,那么怎么用Python实现的呢?
在数据分析和机器学习的一些任务里面,对于数据集的某些列或者行丢弃,以及数据集之间的合并操作是非常常见的. 1、合并操作 pandas.merge pandas.merge(left, right, how=’inner’, on=None, left_on=None, right_on=None, left_index=False, right_index=False, sort=False, suffixes=(‘_x’, ‘_y’), copy=True, indicator=False) 作用:通过执
---- 概述 在Pandas基本使用简单了介绍了一下Pandas的基本使用和用法,大家如果没有一点基础的同学可以先看一下那篇文章。今天我们来讲解一下Pandas的高级用法。 Numpy基本用法 在讲解Pandas高级特性之前,我们先来学习一下Numpy。Numpy是高性能计算和数据分析的基础包,一种ndarray的多维数组对象并且是一个同构的数据多维容器。创建和操作一个多维数组,我们来看一下简单的代码片段。 arr = np.arange(10,dtype=np.float32) # np.zero,n
Attitude is a little thing that makes a big difference.
关于作者:JunLiang,一个热爱挖掘的数据从业者,勤学好问、动手达人,期待与大家一起交流探讨机器学习相关内容~
和factorize方法作用类似,但是会将拥有不同值的列转化为0/1的one-hot编码(Convert categorical variable into dummy/indicator variables). *用于少量值反复出现,而且离散特征的取值之间没有大小的意义,比如color:[red,blue],那么就使用one-hot编码 离散特征的取值有大小的意义,比如size:[X,XL,XXL],那么就使用数值的映射{X:1,XL:2,XXL:3}
尽管TensorFlow设计上足够灵活,可以用于进行各种复杂的数值计算。但通常人们使用TensorFlow来实现机器学习模型,尤其常用于实现神经网络模型。
1、合并merge():pandas数据合并操作,类似与SQL语言中的join,使用一个或多个键将数据合并在一起。merge()函数默认执行的是内连接。
(三)需要的库:numpy + pandas + matplotlib + sklearn Win 10安装numpy、pandas、scipy、matplotlib和sklearn Win 10系统matplotlib中文无法显示的解决方案
前面一节我们讲了机器学习过程中的特征工程处理,那么这一节是不是该到数据预处理了呢,对头!
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