sklearn.preprocessing.LabelBinarizer…

在多数的机器学习比赛中,给出的标签都是非数字化的,所以我们需要对其进行转换.代码如下: from sklearn import preprocessing feature = [[0,1], [1,1], [0,0], [1,0]] label= ['yes', 'no', 'yes', 'no'] lb = preprocessing.LabelBinarizer() #构建一个转换对象 Y = lb.fit_transform(label) re_label = lb.inverse_tra…

sklearn实现---归类为5大类 sklearn.preprocessing.scale()(最常用,易受异常值影响) sklearn.preprocessing.StandardScaler() sklearn.preprocessing.minmax_scale()(一般缩放到[0,1]之间,若新数据集最大最小值范围有变,需重新minmax_scale) sklearn.preprocessing.MinMaxScaler() sklearn.preprocessing.maxabs_s…

数据预处理 标准化 (Standardization) 规范化(Normalization) 二值化 分类特征编码 推定缺失数据 生成多项式特征 定制转换器 1. 标准化Standardization(这里指移除均值和方差标准化) 标准化是很多数据分析问题的一个重要步骤,也是很多利用机器学习算法进行数据处理的必要步骤. 1.1 z-score标准化 z-score标准化指的是将数据转化成均值为0方差为1的高斯分布,也就是通常说的z-score标准化,但是对于不服从标准正态分布的特征,这样做效果会…

在训练模型之前,我们通常都要对训练数据进行一定的处理.将类别编号就是一种常用的处理方法,比如把类别"男","女"编号为0和1.可以使用sklearn.preprocessing中的LabelEncoder处理这个问题. 作用 将n个类别编码为0~n-1之间的整数(包含0和n-1). 例子 假设我们要对性别数据进行编码,则数据可以分为两种情况:无NaN,有NaN. 首先导入要使用的包 import numpy as np import pandas as pd fro…

预处理的几种方法:标准化.数据最大最小缩放处理.正则化.特征二值化和数据缺失值处理. 知识回顾: p-范数:先算绝对值的p次方,再求和,再开p次方. 数据标准化:尽量将数据转化为均值为0,方差为1的数据,形如标准正态分布(高斯分布). 标准化(Standardization) 公式为:(X-X_mean)/X_std 计算时对每个属性/每列分别进行. 将数据按其属性(按列进行)减去其均值,然后除以其方差.最后得到的结果是,对每个属性/每列来说所有数据都聚集在0附近,方差值为1. sklearn中…

In [5]: from sklearn import preprocessing ...: le =preprocessing.LabelEncoder() ...: le.fit(["paris", "paris", "tokyo", "amsterdam"]) ...: print('标签个数:%s'% le.classes_) ...: print('标签值标准化:%s' % le.transform(["t…

https://blog.csdn.net/zhangyang10d/article/details/53418227 数据预处理 sklearn.preprocessing 标准化 (Standardization) 规范化(Normalization) 二值化 分类特征编码 推定缺失数据 生成多项式特征 定制转换器 1. 标准化Standardization(这里指移除均值和方差标准化) 标准化是很多数据分析问题的一个重要步骤,也是很多利用机器学习算法进行数据处理的必要步骤. 1.1 z-s…

Having said that, you can query sklearn.preprocessing.StandardScaler for the fit parameters: scale_ : ndarray, shape (n_features,) Per feature relative scaling of the data. New in version 0.17: scale_ is recommended instead of deprecated std_. mean_…

>>> from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder >>> enc = OneHotEncoder() >>> enc.fit([[0, 0, 3], [1, 1, 0], [0, 2, 1], [1, 0, 2]]) >>> enc.n_values_ array([2, 3, 4]) >>> enc.feature_indices_ array([0, 2, 5…