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(…

一.标准化(Z-Score),或者去除均值和方差缩放 公式为:(X-mean)/std  计算时对每个属性/每列分别进行. 将数据按期属性(按列进行)减去其均值,并处以其方差.得到的结果是,对于每个属性/每列来说所有数据都聚集在0附近,方差为1. 实现时,有两种不同的方式: 使用sklearn.preprocessing.scale()函数,可以直接将给定数据进行标准化. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 >>> from skle…

这篇文章主要讲解使用Sklearn进行数据预处理,我们使用Kaggle中泰坦尼克号事件的数据作为样本. 读取数据并创建数据表格,查看数据相关信息 import pandas as pd import numpy as np from pandas import Series,DataFrame data = pd.read_csv('tanic_train.csv')#导入进来的是dataframe格式 #data 可以打开data的具体信息,是dataframe的格式 #data.info()…

Python: sklearn库 —— 数据预处理 数据集转换之预处理数据:      将输入的数据转化成机器学习算法可以使用的数据.包含特征提取和标准化.      原因:数据集的标准化(服从均值为0方差为1的标准正态分布(高斯分布))是大多数机器学习算法的常见要求. 如果原始数据不服从高斯分布,在预测时表现可能不好.在实践中,我们经常进行标准化(z-score 特征减去均值/标准差). 一.标准化(Z-Score),或者去除均值和方差缩放 公式为:(X-mean)/std  计算时对每个属性…

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…

reference : http://www.cnblogs.com/chaosimple/p/4153158.html 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…

一.标准化(Z-Score),或者去除均值和方差缩放 公式为:(X-mean)/std  计算时对每个属性/每列分别进行. 将数据按期属性(按列进行)减去其均值,并处以其方差.得到的结果是,对于每个属性/每列来说所有数据都聚集在0附近,方差为1. 实现时,有两种不同的方式: 使用sklearn.preprocessing.scale()函数,可以直接将给定数据进行标准化. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 >>> from skle…

一.标准化(Z-Score),或者去除均值和方差缩放 公式为:(X-mean)/std  计算时对每个属性/每列分别进行. 将数据按期属性(按列进行)减去其均值,并除以其方差.得到的结果是,对于每个属性/每列来说所有数据都聚集在0附近,方差为1. 实现时,有两种不同的方式: 使用sklearn.preprocessing.scale()函数,可以直接将给定数据进行标准化. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 >>> from skle…

1. one hot encoder sklearn.preprocessing.OneHotEncoder one hot encoder 不仅对 label 可以进行编码,还可对 categorical feature 进行编码: >>> from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder >>> enc = OneHotEncoder() >>> enc.fit([[0, 0, 3], [1, 1, 0…

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…