首先查看数据形态: data.shape 再查看数据类型和非空值的个数与比例 data.info() 使用SimpleImputer进行填补 from sklearn.impute import SimpleImputer as si imp_mean=si() 默认是用均值进行填补,参数如下: missing_values: 空值的类型.默认np.nan 注意,numpy自带的fillna只能填补np.nan,而此处则可以指定空值的类型.比如? 或N/A strategy: 可选:mean,…

简介 我们从现实中收集的数据,几乎不可能是完美无缺的,往往都会有一些缺失值.面对缺失值,很多人选择的方式是直接将含有缺失值的样本删除,这是一种有效的方法,但是有时候填补缺失值会比直接丢弃样本效果更好,即便我们其实并不知道缺失值的真实样貌. 在sklearn中,我们可以使用sklearn.impute.SimpleImputer来轻松地将均值,中值,或者其他最常用的数值填补到数据中,在这个案例中,我们将使用均值,0,和随机森林回归来填补缺失值,并验证四种状况下的拟合状况,找出对使用的数据集来说最佳…

已迁移到我新博客,阅读体验更佳基于sklearn的分类器实战 完整代码实现见github:click me 一.实验说明 1.1 任务描述 1.2 数据说明 一共有十个数据集,数据集中的数据属性有全部是离散型的,有全部是连续型的,也有离散与连续混合型的.通过对各个数据集的浏览,总结出各个数据集的一些基本信息如下: 连续型数据集: 1. diabets(4:8d-2c) 2. mozilla4(6:5d-2c) 3. pc1(7:21d-2c) 4. pc5(8:38d-2c) 5. wavefo…

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: Python 3.7.1(你的版本至少要3.4以上) Scikit-learn 0.20.0 (你的版本至少要0.19) Numpy 1.15.3, Pandas 0.23.4, Matplotlib 3.0.1, SciPy 1.1.0 1 skl…

特征处理是什么: 通过特定的统计方法(数学方法)将数据转化成为算法要求的数据 sklearn特征处理API: sklearn.preprocessing 代码示例:  文末! 归一化: 公式:        注意:作用于每一列,max为一列的最大值,min为一列的最小值,那么X''为最终结果,mx.mi分别为指定区间,默认mx为1,mi为0 sklearn归一化API: sklearn.preprocessing.MinMaxScaler 归一化总结: 注意在特定场景下最大值与最小值是变化的,另…

一.了解缺失值 通常使用 NA('not available')来代指缺失值 在Pandas的数据结构中,缺失值使用 NaN('Not a Number')进行标识 除了汇总统计方法,还可以使用isnull()来对数据中缺失的样本占比.特征大致的缺失情况进行了解. >>> df =pd.DataFrame({'one':pd.Series([1,2,3],index=['a','b','c']), ... 'two':pd.Series([1,3,2,7],index=['a','b',…

作者:文兄链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/25013834来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. 初衷 这篇文章主要从工程角度来总结在实际运用机器学习进行预测时,我们可以用哪些tips来提高最终的预测效果,主要分为Data Cleaning,Features Engineering, Models Training三个部分,可以帮助大家在实际的工作中取得更好的预测效果或是在kaggle的比赛里取得更好的成绩和排位. Data…

import pandas as pd data_forest_fires = pd.read_csv("data/forestfires.csv", encoding='gbk') data1 = pd.read_excel("data/original_data.xls", sheet_name="原始数据")data2 = pd.read_excel("data/original_data.xls", sheet_nam…

1. 环境搭建 l  Python安装包:www.python.org l  Microsoft Visual C++ Compiler for Python l  pip(get-pip.py):pip.pypa.io/en/latest/installing.html n  pip install + 安装包          --安装包(.whl,.tar.gz,.zip) n  pip uninstall + 安装包        --卸载包 n  pip show --files +…

 下面一文章就总结几点关键: 1.要学会观察,尤其是输入数据的特征提取时,看各输入数据和输出的关系,用绘图看! 2.训练后,看测试数据和训练数据误差,确定是否过拟合还是欠拟合: 3.欠拟合的话,说明模型不准确或者特征提取不够,对于特征提取不够问题,可以根据模型的反馈来看其和数据的相关性,如果相关系数是0,则放弃特征,如果过低,说明特征需要再次提炼! 4.用集成学习,bagging等通常可以获得更高的准确度! 5.缺失数据可以使用决策树回归进行预测! 转自:http://blog.csdn.net…

上一节对XGBoost算法的原理和过程进行了描述,XGBoost在算法优化方面主要在原损失函数中加入了正则项,同时将损失函数的二阶泰勒展开近似展开代替残差(事实上在GBDT中叶子结点的最优值求解也是使用的二阶泰勒展开(详细上面Tips有讲解),但XGBoost在求解决策树和最优值都用到了),同时在求解过程中将两步优化(求解最优决策树和叶子节点最优输出值)合并成为一步.本节主要对XGBoot进行实现并调参. XGBoost框架及参数 XGBoost原生框架与sklearn风格框架 XGBoost有…

// // 问题到数据 理解问题 理解客户的问题:谁是客户(某航空公司)?交流,交流,交流! 问题要具体 某航空公司: 乘客体验如何?哪方面需要提高? 类别:比较.描述.聚类,判别还是回归 需要什么样的数据:现有数据,数据质量,需要收集的数据,自变量,因变量 哪些方面的满意度?哪些主要竞争对手? 内部数据?外部数据? 领导不关心的问题都是没有未来的! 设计问卷 礼貌(Courtesy) 友善(Friendliness) 能够提供需要的帮助(Helpfulness) 食物饮料服务(Service)…

numpy 是 python 的科学计算库import numpy as np 1.使用numpy读取txt文件 # dtype = "str":指定数据格式 # delimiter = "\t":指定分割符 # skip_header = 1:跳过第一行 npinfo = np.genfromtxt("titanic_train.txt", delimiter = "\t", dtype = "U75",…

这是我在2015年高德负责P6晋升评审为团队成员准备的要点,整理下. 1. 数据仓库难点 1.1 分布式OLAP设计与选型 传统BI 友盟,Talking Data 启明星 keylin phoniex ocean base garuda drds impala drill 框架优劣,实现方式,性能对比 1.2 分布式OLAP优势 支持ad-hoc 上卷,下钻,切片,切块 数据端开发迅速 1.3 分布式OLAP 难点 海量数据聚合 要求RT可用 阿里生态系统限制 时间紧迫 1.4 分布式OLAP…

我们已经学习了如何筛选.排序.合并和汇总数据框.这些操作只适用于行和列,然而有时候我们需要做一些更复杂的事情.例如,下面这段代码读取了一个数据集,包含了两种产品不同日期的质量和耐久性的测试结果:toy_tests <- read_ _csv("data/product-toy-tests.csv")toy_tests## id date sample quality durability## 1 T01 20160201 100 9 9## 2 T01 20160302 150…

数据规整化:合并.清理.过滤 pandas和python标准库提供了一整套高级.灵活的.高效的核心函数和算法将数据规整化为你想要的形式! 本篇博客主要介绍: 合并数据集:.merge()..concat()等方法,类似于SQL或其他关系型数据库的连接操作. 合并数据集 1) merge 函数 merge(left, right, how='inner', on=None, left_on=None, right_on=None, left_index=False, right_index=Fal…

一.数据探索 数据探索的目的:及早发现数据的一些简单规律或特征 数据清洗的目的:留下可靠数据,避免脏数据的干扰. 两者没有严格的先后顺序,经常在一个阶段进行. 分为: (1)数据质量分析(跟数据清洗密切联系):缺失值分析.异常值分析.一致性分析.重复数据或含有特殊符号的数据分析 (2)数据特征分析(分布.对比.周期性.相关性.常见统计量等): 二.数据探索操作 查看数据前5行:dataframe.head()   #查看数据的信息,包括每个字段的名称.非空数量.字段的数据类型   : data.…

100道AI基础面试题 1.协方差和相关性有什么区别? 解析: 相关性是协方差的标准化格式.协方差本身很难做比较.例如:如果我们计算工资($)和年龄(岁)的协方差,因为这两个变量有不同的度量,所以我们会得到不能做比较的不同的协方差. 为了解决这个问题,我们计算相关性来得到一个介于-1和1之间的值,就可以忽略它们各自不同的度量. 2.xgboost如何寻找最优特征?是有放回还是无放回的呢? 解析: xgboost在训练的过程中给出各个特征的增益评分,最大增益的特征会被选出来作为分裂依据, 从而记忆…

一.数据探索 1.数据读取 遍历文件夹,读取文件夹下各个文件的名字:os.listdir() 方法:用于返回指定的文件夹包含的文件或文件夹的名字的列表.这个列表以字母顺序. 它不包括 '.' 和'..' 即使它在文件夹中. 1.1 CSV格式数据 详细说明 (1)读取 ### python导入csv文件的4种方法 # 1.原始的方式 lines = [line.split(',') for line in open('iris.csv')] df = [[float(x) for x in li…

<利用Python进行数据分析·第2版>第五章 pandas入门--基础对象.操作.规则 python引用.浅拷贝.深拷贝 / 视图.副本 视图=引用 副本=浅拷贝/深拷贝 浅拷贝/深拷贝区别 浅拷贝:拷贝对象的副本,但内部子对象还是引用(如果list内还有小list,小list改变会使原对象变化 .copy/python切片/ * 运算 深拷贝:父对象子对象副本全都拷贝,没有引用 .deepcopy 第五章:pandas入门 pandas: Series:类数组数据结构 DataFrame:…

大家往往会选择一本数据科学相关书籍或者完成一门在线课程来学习和掌握机器学习.但是,实际情况往往是,学完之后反而并不清楚这些技术怎样才能被用在实际的项目流程中.就像你的脑海中已经有了一块块"拼图"(机器学习技术),你却不知道如何讲他们拼起来应用在实际的项目中.如果你也遇见过同样的问题,那么这篇文章应该是你想要的.本系列文章将介绍一个针对真实世界实际数据集的完整机器学习解决方案,让你了解所有部分如何结合在一起. 本系列文章按照一般机器学习工作流程逐步进行: 数据清洗与格式处理 探索性数据分…

预测未来永远是一件让人兴奋而又神奇的事.为此,人们研究了许多时间序列预测模型.然而,大部分的时间序列模型都因为预测的问题过于复杂而效果不理想.这是因为时间序列预测不光需要大量的统计知识,更重要的是它需要将问题的背景知识融入其中.为此,Prophet充分的将两者融合了起来,提供了一种更简单.灵活的预测方式,并且在预测准确率上达到了与专业分析师相媲美的程度.如果你还在为时间序列预测而苦恼,那就一起走进兴奋而又神奇的Prophet世界吧. 前言 时间序列预测一直是预测问题中的难点,人们很难找到一个适用…

我们在用python进行机器学习建模时,首先需要对数据进行预处理然后进行特征工程,在这些过程中,数据的格式可能会发生变化,前几天我遇到过的问题就是: 对数据进行标准化.归一化.方差过滤的时候数据都从DataFrame格式变为了array格式. 这样数据的列名就会消失,且进行特征选择之后列的数量也会发生改变,因此需要重新对列进行映射,为其加上列名并转化为DataFrame的格式.一般情况下可以分为三种情况: 1.对数据进行缺失值填补.编码(处理分类型变量).二值化(处理连续型变量)一般都是按照列对…

关于缺失值(missing value)的处理 在sklearn的preprocessing包中包含了对数据集中缺失值的处理,主要是应用Imputer类进行处理. 首先需要说明的是,numpy的数组中可以使用np.nan/np.NaN(Not A Number)来代替缺失值,对于数组中是否存在nan可以使用np.isnan()来判定. 使用type(np.nan)或者type(np.NaN)可以发现改值其实属于float类型,代码如下: 1 2 3 4 5 6 7 8 >>> type(…

缺失值 机器学习和数据挖掘中所使用的数据,永远不可能是完美的.很多特征,对于分析和建模来说意义非凡,但对于实际收集数据的人却不是如此,因此数据挖掘之中,常常会有重要的字段缺失值很多,但又不能舍弃字段的情况.因此,数据预处理中非常重要的一项就是处理缺失值. import pandas as pd data = pd.read_csv(r"C:\work\learnbetter\micro-class\ week 3 Preprocessing\Narrativedata.csv",ind…

官方链接:http://scikit-learn.org/dev/auto_examples/plot_missing_values.html#sphx-glr-auto-examples-plot-missing-values-py 该例程是为了说明对缺失值的随即填充训练出的estimator表现优于直接删掉有缺失字段值的estimator 例程代码及附加注释如下: --------------------------------------------- import numpy as np…

官方链接:http://scikit-learn.org/dev/auto_examples/plot_missing_values.html#sphx-glr-auto-examples-plot-missing-values-py 该例程是为了说明对缺失值的随即填充训练出的estimator表现优于直接删掉有缺失字段值的estimator 例程代码及附加注释如下: --------------------------------------------- import numpy as np…

由于各种原因,现实世界中的许多数据集都包含缺失值,通常把缺失值编码为空白,NaN或其他占位符.但是,此类数据集与scikit-learn估计器不兼容,这是因为scikit-learn的估计器假定数组中的所有值都是数字,并且都存在有价值的含义.如果必须使用不完整数据集,那么处理缺失数据的基本策略是丢弃包含缺失值的整个行和/或列,但是,这是以丢失有价值的数据为代价的(即使数据不完整),更好的策略是估算缺失值,从数据的已知部分推断出缺失值,这就是插补(imputation). 单变量插补法(univa…

imp=Imputer()…

6.标签特征二元化 处理分类变量还有另一种方法,不需要通过OneHotEncoder,我们可以用LabelBinarizer. 这是一个阈值与分类变量组合的方法. In [1]: from sklearn import datasets as d iris = d.load_iris() target = iris.target How to do it... 导入LabelBinarizer()创建一个对象: In [2]: from sklearn.preprocessing import…