函数说明: 1. PolynomialFeatures(degree=2, interaction_only=False, include_bias=False) 参数说明:degree=2,表示多项式的变化维度为2,即^2, interaction_only表示是否只使用a*b, include_bias是否添加一列全部等于1的偏置项 对数据进行多项式变化,将两个特征a, b如果是进行^2多项式变化操作,那么就相当于多出来了3个特征即a^2, a*b, b^2 一般我们在使用支持向量机的时候,…

函数说明: 1.  .quantile(cut_list) 对DataFrame类型直接使用,用于求出给定列表中分数的数值,这里用来求出4分位出的数值 2.  plt.axvline()  # 用于画出图形中的竖线 3.  pd.qcut(feature, cut_list, labels)  用于对特征进行切分,cut_list切分的分数位置,labels切分后新的标签值 我们可以根据某个特征的四分位数值,给定这个特征一个新的四分位数值的特征 四分位表示的是数值的中位数,1/4位和3/4位 比…

对于一些标签和特征来说,分布不一定符合正态分布,而在实际的运算过程中则需要数据能够符合正态分布 因此我们需要对特征进行log变化,使得数据在一定程度上可以符合正态分布 进行log变化,就是对数据使用np.log(data+1) 加上1的目的是为了防止数据等于0,而不能进行log变化 代码: 第一步:导入数据 第二步:对收入特征做直方图,同时标出中位数所在的位置,即均值 第三步:对收入特征做log变化,使用np.log(data+1) 第四步:对log收入特征做直方图,标出中位数线的位置,即均值…

函数说明: 1. Binarizer(threshold=0.9) 将数据进行二值化,threshold表示大于0.9的数据为1,小于0.9的数据为0 对于一些数值型的特征:存在0还有其他的一些数 二值化指的是:将大于0的特征使用1表示,将等于0的特征还是用0表示 对于二值化操作:使用两种方法 第一种方法: 求出大于等于1的索引值,令这些索引值对应的数值等于1,然后重新构建列 第二种方法: 使用Binarizer(threshold=0.9) 表示大于0.9的数据使用1表示 这里传入的参数需要是…

函数说明: 1. .hist 对于Dataframe格式的数据,我们可以使用.hist直接画出直方图 对于一些像年龄和工资一样的连续数据,我们可以对其进行分段标记处理,使得这些连续的数据变成离散化 就好比:我们可以将0-9岁用0表示 10-19用1表示 20-29用2表示 ... 下面我们对一个年龄数据进行了分段标记处理 代码: 第一步:导入数据 第二步:对年龄特征使用.hist画出直方图,直方图本身也是一个分段的过程 第三步:使用np.floor(/10)取整,将比如5岁的年龄计算后为0 第四…

1.LabelEncoder() # 用于构建数字编码 2 .map(dict_map)  根据dict_map字典进行数字编码的映射 3.OnehotEncoder()  # 进行one-hot编码,输入的参数必须是二维的,因此需要做reshape,同时使用toarray() 转换为列表形式 3  pd.get_dummies(feature,drop_first=False) 如果填单个特征的话,只对一个特征做one-hot编码映射, drop_first表示去除one-hot编码后的第一列…

代码多来自<Introduction to Machine Learning with Python>. 该文集主要是自己的一个阅读笔记以及一些小思考,小总结. 前言 在开始进行模型训练之前,非常有必要了解准备的数据:数据的特征,数据和目标结果之间的关系是什么?而且这可能是机器学习过程中最重要的部分. 在开始使用机器学习实际应用时,有必要先回答下面几个问题: 解决的问题是什么?现在收集的数据能够解决目前的问题吗? 该问题可以转换成机器学习问题吗?如果可以,具体属于哪一类?监督 or 非监督 从…

首先说说Adapter详细的类的继承关系.例如以下图 Adapte为接口它的实现类的对象作为AdapterView和View的桥梁,Adapter是装载了View(比方ListView和girdView要显示的数据).相关View要显示的数据全然与View解耦.View要显示的数据从Adapter里面获取并展现出来:Adapter负责把真实的数据是配成一个个View(每一条数据相应一个View)让GirdView等类似的组件来显示这些是配好的一个个View,.也就是说View要显示什么数据取决于…

原文链接:https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/feature-crosses/ 特征组合是指两个或多个特征相乘形成的合成特征.特征的相乘组合可以提供超出这些特征单独能够提供的预测能力. 1- 对非线性规律进行编码 特征组合是指通过将两个或多个输入特征相乘来对特征空间中的非线性规律进行编码的合成特征.通过创建一个特征组合可以解决非线性问题. 特征组合的种类 可以创建很多不同种类的特征组合.例如: [A X B]:将…

目录 sklearn.neighbors.NearestNeighbors 参数/方法 基础用法 用于监督学习 检测异常操作(一) 检测异常操作(二) 检测rootkit 检测webshell sklearn.neighbors.NearestNeighbors 参数: 方法: 基础用法 print(__doc__) from sklearn.neighbors import NearestNeighbors import numpy as np X = np.array([[-, -], [-…