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AI开发最大升级:Pandas与Scikit-Learn合并,新工作流程更简单强大!

所有的Pandas对象都在内部转换成NumPy数组,并且在转换总是返回NumPy数组。 我们仍然可以通过其get_feature_names方法OneHotEncoder对象获得列名。...>>> ohe.inverse_transform([row0]) array([['2Story']], dtype=object) 我们可以通过转置整个转换的数组来验证所有的值。...前一个步骤的输出是一个步骤的输入。...列转换器目前是还是实验性的,其功能将来可能会发生变化。 ColumnTransformer获取三项元组(tuple)的列表。...现在,改进型的新估算器ColumnTransformer,SimpleImputer,OneHotEncoder和KBinsDiscretizer,让整个数据处理流程变得更加平滑,功能也更加丰富。

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Python下数值型与字符型类别变量独热编码(One-hot Encoding)实现

接下来,看看独热编码处理,将我们的数据分成了哪些类别。 ohe.categories_   得到结果如下图。 ?   可以发现,一共有三个array,为什么呢?...在老版本的sklearn中,我们可以借助categorical_features=[x]参数来实现这一功能,但是新版本sklearn取消了这一参数。...那么此时,一方面,我们可以借助ColumnTransformer来实现这一过程,另一方面,我们可以直接对需要进行转换的列加以处理。后者相对较为容易理解,因此本文对后者进行讲解。   ...再将经过独热编码处理的63列加上。 test_data_1.join(ohe_column) ?   大功告成!   但是这里还有一个问题,我们经过独热编码所得的列名称始以数字来命名的,非常不方便。...最终结果中,列名称可以说是非常醒目,同时,共有65列数据,自动删除了原本的'SoilType'列,实现了“独热编码”“新列重命名”与“原始列删除”,可谓一举三得,简直是太方便啦~ References

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机器学习建模高级用法!构建企业级AI建模流水线 ⛵

常用的机器学习建模工具,比如 Scikit-Learn,它的高级功能就覆盖了 pipeline,包含转换器、模型和其他模块等。...图片 pipeline 对象提供了一个名为 get_feature_names_out() 的函数,我们可以通过它获取特征名称。但在使用它之前,我们必须在数据集上拟合。...# 拟合数据,获取pipeline构建的特征名称和信息 ppl_fts = ppl[0:4] ppl_fts.fit(X_train, y_train) features = ppl_fts.get_feature_names_out...步骤4:构建集成分类器 下一步我们训练多个模型,并使用功能强大的集成模型(投票分类器)来解决当前问题。...Permutation importance") tmp = np.array(feat_name) _ = ax.set_yticklabels(tmp[indices]) # 获取特征名称

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【机器学习基础】关于Scikit-Learn,你不一定知道的10件事

只需一行代码就可以访问这些函数,如果你正在学习或只是想快速尝试一些新功能,那么它们非常有用。...第三方公开数据集获取也很方便 如果你想通过Scikit-learn直接访问更多公开可用的数据集,有一个方便的函数可以让你直接openml.org网站导入数据。...包括下列绘图功能:部分依赖图、混淆矩阵、精确度召回率曲线和ROC曲线。...使用ColumnTransformer,你可以对不同的特征应用不同的预处理 在许多数据集中,你将拥有不同类型的特征,需要应用不同的预处理步骤。...有许多第三方的库可以扩展Scikit-learn的功能 许多第三方库都可以使用Scikit-learn并扩展其功能

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机器学习Tips:关于Scikit-Learn的 10 个小秘密

这些可以便捷地通过一行代码访问,如果你正在学习或只是想快速尝试新功能,这会非常有用。...获取公开数据集 如果你想直接通过Scikit-learn访问更多的公共可用数据集,请了解,有一个方便的函数datasets.fetch_openml,可以让您直接openml.org网站[2]获取数据...机器学习pipeline 除了为机器学习提供广泛的算法外,Scikit learn还具有一系列用于「预处理」和「转换数据」的功能。...ColumnTransformer 在许多数据集中,你将拥有不同类型的特征,需要应用不同的预处理步骤。...Scikit-learn管道有一个名为ColumnTransformer的函数,它允许你通过索引或指定列名来轻松指定要对哪些列应用最适当的预处理。 8.

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关于Scikit-Learn你(也许)不知道的10件事

这些可以便捷地通过一行代码访问,如果你正在学习或只是想快速尝试新功能,这会非常有用。...获取公开数据集 如果你想直接通过Scikit-learn访问更多的公共可用数据集,请了解,有一个方便的函数datasets.fetch_openml,可以让您直接openml.org网站[2]获取数据...机器学习pipeline 除了为机器学习提供广泛的算法外,Scikit learn还具有一系列用于「预处理」和「转换数据」的功能。...ColumnTransformer 在许多数据集中,你将拥有不同类型的特征,需要应用不同的预处理步骤。...Scikit-learn管道有一个名为ColumnTransformer的函数,它允许你通过索引或指定列名来轻松指定要对哪些列应用最适当的预处理。 8.

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scikit-learn的核心用法

其中包含以下几种获取数据的方式: 获取小数据集(本地加载):datasets.load_xxx( ) 获取大数据集(在线下载):datasets.fetch_xxx( ) 本地生成数据集(本地构造):datasets.make_xxx...= preprocessing.OneHotEncoder() x1 = ([["大象"],["猴子"],["老虎"],["老鼠"]]) x_ohe = ohe.fit(x1).transform([...["老虎"]]).toarray() print(x_ohe) 特征放缩的意义: 5....模型选择 5.1 算法的选择 对于分类、回归、聚类、降维算法的选择,可以参照下图中的算法选择路径图: 图中可以看到,按照是否为分类问题划分成了两大块,其中分类和聚类属于分类的问题(虽然聚类没有给定类别...网格搜索,搜索的是参数,即在指定的参数范围内,按步长依次调整参数,利用调整的参数训练学习器,所有的参数中找到在验证集上精度最高的参数,这其实是一个训练和比较的过程。

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Python机器学习教程—数据预处理(sklearn库)

# array为原数组,返回A为均值移除的结果。...A=sp.scale(array)接下来举个具体的例子:样本数据可得现有三个人,根据数据可得比如甲年龄24岁,工作时长为1年,工资为7000,那么乙数据上来看跟第一个人近似,但这样的一组数据,每个人前两列相差的量级根本无法跟第三列相比...# 二值化api调用# 给出湿值,获取二值化器bin=sp.Binarizer(threshold=阈值)# 调用transform方法对原始样本矩阵进行二值化预处理操作result=bin.transform...从业务逻辑上分析观影偏好,我们需要科学计算每个人观影特点之间的距离,便观影比例入手。...result=ohe.fit_transform(原始样本矩阵) ohe=sp.oneHotEncoder(sparse=是否采用紧缩格式,dtype=数据类型)#对原始样本矩阵进行训练,得到编码字典encode_dict

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特征工程之数据规范化

推广通用理论(请注意:为了方便计算,k 1 开始,而不是 0 开始): 设 X 属性值的 ,将连续数据按照等宽法定义离散为 等份,则: 离散值为 划分属性值宽度为 那么划分区间为...# 等宽分箱法 # 自己手写理论公式来实现功能 def equal_width_box(data): # 划分的等份数、储存等宽分箱离散的数据 k, data_width_box =...3.8, 2.8, 2.8, 2.6, 3.0, 3.4, 3.1, 3.0, 3.1, 3.1, 3.1, 2.7, 3.2, 3.3, 3.0, 2.5, 3.0, 3.4, 3.0] >>>聚类离散:...() x_le = le.fit_transform(ohe_data) x_ohe = ohe.fit_transform(x_le.reshape(-1,1)).toarray() x_ohe[:...to_binary(data, col): """ 将数据中的某一列使用二进制编码进行替换 :param data: 原始完整数据 :param col: 需要使用二进制编码表示的列名称

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不平衡数据集分类实战:成人收入数据集分类模型训练和评估

学习本教程,您将知道: 如何加载和分析数据集,并对如何进行数据预处理和模型选择有一定启发。 如何使用一个稳健的测试工具系统地评估机器学习模型的效能。...表示,通常可以估算这些值,也可以直接数据集中删除这些行。 具体的载入数据集方法可使用read_csv()这一Pandas包的内置函数,只需要指定文件名、是否读入标题行以及缺失值的对应符号(本数据为?...成功加载数据集,我们需要移除缺失数据所在的行,并统计数据大小: # drop rows with missing dataframe = dataframe.dropna() # summarize...cross_val_score(model, X, y, scoring='accuracy', cv=cv, n_jobs=-1) return scores 通过evaluate_model()函数我们实现了获取加载的数据集和定义的模型...可以看到,预测值和真实值是一致的,说明模型具有很好的预测功能

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乳腺癌预测_EDA_Models

数据收集和描述:213 名患者观察数据的数据集是卡拉巴尔大学教学医院癌症登记处获得的,历时 24 个月(2019 年 1 月至 2021 年 8 月)。...Year=进行诊断的年份 Age = 诊断时患者的年龄 Menopause = 诊断时患者是否处于绝经期或绝经,0 表示患者已达到更年期,而 1 表示患者尚未达到更年期。...Pingouin: 提供统计分析功能,包括各种统计测试和可视化。 PPScore: 用于计算数据框之间的预测性性能得分。 Pandas: 数据分析库,提供了强大的数据结构和数据分析工具。..." * 30) print(" " * 17, "Data set Information") print("==" * 30) print(data.info()) 4.数据清洗 我们将删除每个变量名称中的空值...([('scaler', PowerTransformer(), numerical_cols), ('ohe', OneHotEncoder

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【Python】已解决:FutureWarning: Function get_feature_names is deprecated; get_feature_names is deprecated

Please use get_feature_names_out instead. warnings.warn(msg, category=FutureWarning) 场景描述: 这个警告通常出现在使用ColumnTransformer...代码片段: 假设你在进行特征工程时,使用了OneHotEncoder对分类变量进行编码,并试图获取编码的特征名: from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder...实战场景: 假设你有一个包含分类变量的数据集,需要使用OneHotEncoder进行编码并获取编码的特征名: import pandas as pd from sklearn.preprocessing...pd.DataFrame(encoded_data.toarray(), columns=feature_names) print(encoded_df) 这种方法确保你不仅正确编码了分类变量,还能获取编码的特征名并以...版本兼容性测试:在升级库版本时,进行充分的测试以确保代码的兼容性和功能完整性。 编码风格一致性:保持一致的编码风格,遵循团队约定的编码规范,以提高代码的可读性和维护性。

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