2、Python特征

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Python特征 Python编程语言中的定位脚本语言高阶动态编程语言简单易学 Python是一种代表简单主义思想的语言.Python的这种伪代码本质是它最大的优点之一.它使你能够专注于解决问题而不是去搞明白语言本身.Python有极其简单的语法,极易上手. 解释性&编译性 Python语言写的程序不需要编译成二进制代码.可以直接从源代码运行程序,但是需要解释器.这点类似于Java,或是Matlab.其实我更今偏重于认为是后者. Python中亦有编译执行的特性. 面向对象 Python既…

python 特征缺失值填充

python数据预处理之缺失值简单处理:https://blog.csdn.net/Amy_mm/article/details/79799629 该博客总结比较详细,感谢博主. 我们在进行模型训练时,不可避免的会遇到某些特征出现空值的情况,下面整理了几种填充空值的方法 1. 用固定值填充对于特征值缺失的一种常见的方法就是可以用固定值来填充,例如0,9999, -9999, 例如下面对灰度分这个特征缺失值全部填充为-99 data['灰度分'] = data['灰度分'].fillna('-9…

机器学习之路：python 特征降维特征筛选 feature_selection

特征提取: 特征降维的手段抛弃对结果没有联系的特征抛弃对结果联系较少的特征以这种方式,降低维度数据集的特征过多,有些对结果没有任何关系,这个时候,将没有关系的特征删除,反而能获得更好的预测结果下面使用决策树,预测泰坦尼克号幸存情况,对不同百分比的筛选特征,进行学习和预测,比较准确率 python3学习使用api 使用到联网的数据集,我已经下载到本地,可以到我的git中下载数据集 git: https://github.com/linyi0604/MachineLearning 代码:…

机器学习之路：python 特征降维主成分分析 PCA

主成分分析: 降低特征维度的方法. 不会抛弃某一列特征, 而是利用线性代数的计算,将某一维度特征投影到其他维度上去, 尽量小的损失被投影的维度特征 api使用: estimator = PCA(n_components=20) pca_x_train = estimator.fit_transform(x_train) pca_x_test = estimator.transform(x_test) 分别使用支持向量机进行学习降维前后的数据再预测该数据集源自网上 https://archive…

手把手教你用Python实现自动特征工程

任何参与过机器学习比赛的人,都能深深体会特征工程在构建机器学习模型中的重要性,它决定了你在比赛排行榜中的位置. 特征工程具有强大的潜力,但是手动操作是个缓慢且艰巨的过程.Prateek Joshi,是一名数据科学家,花了不少时间研究多种特征,并从不同角度分析其可行性. 现在,整个特征工程过程可实现自动化,他将通过这篇文章进行详细介绍. 下面会使用Python特征工程库Featuretools来实现这个任务.在讨论之前,我们先介绍特征工程的基本组成,再用直观例子来理解它们,最后把自动特征工程应用到…

一、Python 简介

There should be one -- and preferably only one -- obvious way to do it. 一种解释型,面向对象的.带有动态语义的高级程序设计语言.诞生于1989年圣诞节由Guido在阿姆斯特丹开发,名称来自天空马戏团,中文为蟒蛇(标志就是一蓝.一黄两条蟒蛇缠绕在一起). (脚本语言 or 高阶动态编程语言) 1.1 发展重要阶段: CNRI时期: 1.5之前版本大部分都在此时期完成CNRI资助 BeOpen时期:Guido与BeOpen合作,…

Python学习之走进python

1.Python:是一种解释型的.面向对象的.带有动态语义的高级程序设计语言. 2.Python发展阶段 —CNRI时期 —BeOpen时期 —DC时期 —Python 3.0 Python里程碑:2010年,Python获年度Tiobe编程语言大奖 3.Python定位 —脚本语言 —高阶动态编程语言 4.Python特征 —简单易学 —解释性&编译性:不需要编译即可以执行,也可以编译后执行 —面向对象 —高级语言:无需考虑注入管理内存一类的底层 —可扩展性及可嵌入性 —免费.开源 —可移植性…