# 机器学习算法总结-第四天(SKlearn/数据处理and特征工程)
总结:
- 量纲化(归一化,标准化)
- 缺失值处理(补0、均值、中值、众数、自定义)
- 编码/哑变量:忽略数字中自带数学性质(文字->数值类型)
- 连续特征离散化(二值化/分箱处理)
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- 【转】使用sklearn做单机特征工程
这里是原文 说明:这是我用Markdown编辑的第一篇随笔 目录 1 特征工程是什么? 2 数据预处理 2.1 无量纲化 2.1.1 标准化 2.1.2 区间缩放法 2.1.3 无量纲化与正则化的区别 ...
- 使用sklearn做单机特征工程
目录 1 特征工程是什么?2 数据预处理 2.1 无量纲化 2.1.1 标准化 2.1.2 区间缩放法 2.1.3 标准化与归一化的区别 2.2 对定量特征二值化 2.3 对定性特征哑编码 2.4 缺 ...
- 转载:使用sklearn做单机特征工程
目录 1 特征工程是什么?2 数据预处理 2.1 无量纲化 2.1.1 标准化 2.1.2 区间缩放法 2.1.3 标准化与归一化的区别 2.2 对定量特征二值化 2.3 对定性特征哑编码 2.4 缺 ...
- 使用sklearn做单机特征工程(Performing Feature Engineering Using sklearn)
本文转载自使用sklearn做单机特征工程 目录 目录 特征工程是什么 数据预处理 1 无量纲化 11 标准化 12 区间缩放法 13 标准化与归一化的区别 2 对定量特征二值化 3 对定性特征哑编码 ...
- [特征工程]-------使用sklearn做单机特征工程[转载]
https://www.cnblogs.com/jasonfreak/p/5448385.html 使用sklearn做单机特征工程 目录 1 特征工程是什么?2 数据预处理 2.1 无量纲化 2.1 ...
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1 数据无量纲化 在机器学习算法实践中,我们往往有着将不同规格的数据转换到同一规格,或不同分布的数据转换到某个特定分布的需求,这种需求统称为将数据“无量纲化”.譬如梯度和矩阵为核心的算法中,譬如逻辑回 ...
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目录 一. 特征工程是什么? 2 ①特征使用方案 3 ②特征获取方案 4 ③特征处理 4 1. 特征清洗 4 2. 数据预处理 4 3. 特 ...
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