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。
pandas.get_dummies()时,发现其实它OneHotEncoder封装
如果对LSTM原理不懂得小伙伴可以看博主下一篇博客,因为博主水平有限,结合其他文章尽量把原理写的清楚些。
min 为数据最小值,max 为数据最大值,x 为原始数据值,X 为归一化后的值。
将原始数据转换为更好地代表预测模型的潜在问题的特征的过程,从而提高了对位置数据的预测准确性
数据探索和预处理是任何数据科学或机器学习工作流中的重要步骤。在使用教程或训练数据集时,可能会出现这样的情况:这些数据集的设计方式使其易于使用,并使所涉及的算法能够成功运行。然而,在现实世界中,数据是混乱的!它可能有错误的值、不正确的标签,并且可能会丢失部分内容。
一位软件工程师Brendan Bycroft制作了一个「大模型工作原理3D可视化」网站霸榜HN,效果非常震撼,让你秒懂LLM工作原理。
X = x − m i n m a x − m i n X = \frac{x-min}{max-min } X=max−minx−min
所谓特征工程即模型搭建之前进行的数据预处理和特征提取。有时人们常常好高骛远,数据都没处理好就开始折腾各种算法,从第一开始就有问题,那岂不是还没开始就已经结束了。所以说啊,不积跬步无以至千里,生活中的每个细节,都可能创造人生的辉煌。
了解了机器学习的基础知识后我们便正式进入机器学习的实践领域,通过实践来了解机器学习到底都在做些什么,首先要进行的一项重要工作便是数据预处理。日常生活中的数据有文字、图像、音频等多种形式,但熟悉计算机的同学都知道它们在计算机中会以01二进制的形式存在。那么以后在机器学习中最常接触的便是“一行一样本、一列一特征”的数据样本矩阵。
通常获取数据通常都是不完整的,缺失值、零值、异常值等情况的出现导致数据的质量大打折扣,而数据预处理技术就是为了让数据具有更高的可用性而产生的,在本文中让我们学习一下如何用Python进行数据预处理。
# 特征处理 # 特征预处理:通过统计方法将数据转换为算法需要的数据 # 数值型数据:标准缩放 # 规依法,标准化(常用,适用于当前大数据),缺失值处理(删除,填补中位数平均数,通常按照列填补) # 类别型数据:ont-hot编码 # 时间类型:时间的切分 # 特征处理API sklearn.preprocessing # ============================================== # 归一化:对数据变化--->默认[0,1]之间 """ new = (
pandas是基于NumPy的一种数据分析工具,在机器学习任务中,我们首先需要对数据进行清洗和编辑等工作,pandas库大大简化了我们的工作量,熟练并掌握pandas常规用法是正确构建机器学习模型的第一步。
作者:俊欣 来源:关于数据分析与可视化 前言 大家好,这里是俊欣,今天和大家来分享几个Pandas方法可以有效地帮助我们在数据分析与数据清洗过程当中提高效率,加快工作的进程,希望大家看了之后会有收获。 首先导入模块和读取数据,这回用到的数据集中有各种各样类型的数据,链接为:https://www.kaggle.com/dgomonov/new-york-city-airbnb-open-data import pandas as pd df = pd.read_csv("AB_NYC_2019.csv")
Python数据分析——数据加载与整理 总第47篇 ▼ (本文框架) 数据加载 导入文本数据 1、导入文本格式数据(CSV)的方法: 方法一:使用pd.read_csv(),默认打开csv文件。 9、
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:
开门见山,在pandas中,transform是一类非常实用的方法,通过它我们可以很方便地将某个或某些函数处理过程(非聚合)作用在传入数据的每一列上,从而返回与输入数据形状一致的运算结果。
关于特征值离散化的相关内容下面直接进行举例,主要是标签处理、特征处理和OneHot。
Polars[2]是Pandas最近的转世(用Rust编写,因此速度更快,它不再使用NumPy的引擎,但语法却非常相似,所以学习 Pandas 后对学习 Polars 帮助非常大。
在我看来,对于Numpy以及Matplotlib,Pandas可以帮助创建一个非常牢固的用于数据挖掘与分析的基础。而Scipy(会在接下来的帖子中提及)当然是另一个主要的也十分出色的科学计算库,但是我认为前三者才是真正的Python科学计算的支柱。
数据预处理(data preprocessing)是指在主要的处理以前对数据进行的一些处理。
主要是对数据进行规范化的操作,将数据转换成“适当的”格式,以适用于挖掘任务及算法的需要。
pandas中最常用的数据结构是DataFrame,而DataFrame相较于嵌套list或者二维numpy数组更好用的原因之一在于其提供了行索引和列名。本文主要介绍行索引的几种变换方式,包括rename与reindex、index.map、set_index与reset_index、stack与unstack等。
假设你将一些数据储存在Excel或者Google Sheet中,你又想要尽快地将他们读取至DataFrame中。
单变量和多变量线性回归:给出一组数据数据,用线性回归方法拟合函数。预测开一家餐馆的盈利,预测房价。涉及的内容不少,连学python到全部理解用了两天时间。
这个并不是书籍里的章节,因为书籍中的 pandas 节奏太快了,基本都是涉及很多中高级的操作,好容易把小伙伴给劝退。我这里先出几期入门的教程,然后再回到书籍里的教程。这几章节作为入门,书籍作为进阶。
使用单一指标对某事物进行评价并不合理,因此需要多指标综合评价方法。多指标综合评价方法,就是把描述某事物不同方面的多个指标综合起来得到一个综合指标,并通过它评价、比较该事物。由于性质不同,不同评价指标通常具有不同的量纲和数量级。当各指标相差很大时,如果直接使用原始指标值计算综合指标,就会突出数值较大的指标在分析中的作用、削弱数值较小的指标在分析中的作用。为消除各评价指标间量纲和数量级的差异、保证结果的可靠性,就需要对各指标的原始数据进行特征缩放。
Jason Brownlee 机器学习方法,比如深度学习,是可以用来解决时间序列预测问题的。 但在使用机器学习之前,时间序列问题需要被转化为监督学习问题。从仅仅是一个序列,变成成对的输入、输出序列。
链接:https://towardsdatascience.com/30-examples-to-master-pandas-f8a2da751fa4
说明:有点忙,这本书最近更新慢了一些,抱歉!这部分仍免费呈现给有兴趣的朋友。附已发表内容链接:
数据标准化是为了消除不同指标量纲的影响,方便指标之间的可比性,量纲差异会影响某些模型中距离计算的结果。
前2篇分别系统性介绍了numpy和matplotlib的入门基本知识,今天本文自然是要对pandas进行入门详细介绍,通过本文你将系统性了解pandas为何会有数据分析界"瑞士军刀"的盛誉。
来源:Deephub Imba本文约8500字,建议阅读10分钟本文介绍了如何使用 scikit-learn中的网格搜索功能来调整 PyTorch 深度学习模型的超参数。 apply函数是我们经常用到的一个Pandas操作。虽然这在较小的数据集上不是问题,但在处理大量数据时,由此引起的性能问题会变得更加明显。虽然apply的灵活性使其成为一个简单的选择,但本文介绍了其他Pandas函数作为潜在的替代方案。 在这篇文章中,我们将通过一些示例讨论apply、agg、map和transform的预期用途。 我们一
本章的目的是通过彻底检查序列和数据帧数据结构来介绍 Pandas 的基础。 对于 Pandas 用户来说,了解序列和数据帧的每个组件,并了解 Pandas 中的每一列数据正好具有一种数据类型,这一点至关重要。
Pandas是python的一个数据分析包,最初由AQR Capital Management于2008年4月开发,并于2009年底开源出来,目前由专注于Python数据包开发的PyData开发team继续开发和维护,属于PyData项目的一部分。Pandas最初被作为金融数据分析工具而开发出来,因此,pandas为时间序列分析提供了很好的支持。 Pandas的名称来自于面板数据(panel data)和python数据分析(data analysis)。panel data是经济学中关于多维数据集的一个术
AI科技评论按:本文作者 Jason Brownlee 为澳大利亚知名机器学习专家,对时间序列预测尤有心得。原文发布于其博客。 Jason Brownlee 机器学习方法,比如深度学习,是可以用来解决时间序列预测问题的。 但在使用机器学习之前,时间序列问题需要被转化为监督学习问题。从仅仅是一个序列,变成成对的输入、输出序列。 这篇教程里,你将学到如何把单变量、多变量时间序列问题转为机器学习算法能解决的监督学习问题。本教程包含: 如何创建把时间序列数据集转为监督学习数据集的函数; 如何让单变量时间序
Pandas[1]是用Python分析数据的工业标准。只需敲几下键盘,就可以加载、过滤、重组和可视化数千兆字节的异质信息。它建立在NumPy库的基础上,借用了它的许多概念和语法约定,所以如果你对NumPy很熟悉,你会发现Pandas是一个相当熟悉的工具。即使你从未听说过NumPy,Pandas也可以让你在几乎没有编程背景的情况下轻松拿捏数据分析问题。
深度学习模型正在创建一些复杂任务的最先进模型,包括语音识别、计算机视觉、机器翻译等。然而,训练深度学习模型(如深度神经网络)是一项复杂的任务,因为在训练阶段,各层的输入不断变化。
用于序列预测问题的数据可能需要在训练神经网络(如长短期记忆递归神经网络)时进行缩放。
今天给大家准备了25个pandas高频实用技巧,让你数据处理速度直接起飞。文章较长,建议收藏!
Python主要是依靠众多的第三方库来增强它的数据处理能力的。常用的是Numpy库,Scipy库、Matplotlib库、Pandas库、Scikit-Learn库等。
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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~
数据通常被建模为一组实体,相关值的逻辑结构由名称(属性/变量)引用,并具有按行组织的多个样本或实例。 实体往往代表现实世界中的事物,例如一个人,或者在物联网中,是一个传感器。 然后,使用单个数据帧对每个特定实体及其度量进行建模。
像深度学习这样的机器学习方法可以用于时间序列预测。
当以某种方式组合多个序列或数据帧时,在进行任何计算之前,数据的每个维度会首先自动在每个轴上对齐。 轴的这种无声且自动的对齐会给初学者造成极大的困惑,但它为超级用户提供了极大的灵活性。 本章将深入探讨索引对象,然后展示利用其自动对齐功能的各种秘籍。
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