[scikit-learn] 特征二值化

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机器学习实战基础（十二）：sklearn中的数据预处理和特征工程（五）数据预处理 Preprocessing & Impute 之处理分类特征：处理连续性特征二值化与分段

处理连续性特征二值化与分段 sklearn.preprocessing.Binarizer根据阈值将数据二值化(将特征值设置为0或1),用于处理连续型变量.大于阈值的值映射为1,而小于或等于阈值的值映射为0.默认阈值为0时,特征中所有的正值都映射到1.二值化是对文本计数数据的常见操作,分析人员可以决定仅考虑某种现象的存在与否.它还可以用作考虑布尔随机变量的估计器的预处理步骤(例如,使用贝叶斯设置中的伯努利分布建模). #将年龄二值化 data_2 = data.copy() from skle…

[scikit-learn] 特征二值化

1.首先造一个测试数据集 #coding:utf-8 import numpy import pandas as pd from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder from sklearn.preprocessing import LabelEncoder from sklearn.preprocessing import LabelBinarizer from sklearn.preprocessing import MultiLabelBi…

机器学习入门-数值特征-进行二值化变化 1.Binarizer(进行数据的二值化操作)

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…

[转载+原创]Emgu CV on C# （四） —— Emgu CV on 全局固定阈值二值化

重点介绍了全局二值化原理及数学实现,并利用emgucv方法编程实现. 一.理论概述(转载,如果懂图像处理,可以略过,仅用作科普,或者写文章凑字数) 1.概述图像二值化是图像处理中的一项基本技术,也是很多图像处理技术的预处理过程. 图像的预处理在进行图像二值化操作前要对图像进行预处理,包括彩色图像灰化和增强.由于选取阈值需要参照直方图,因此在图像进行处理后,我们再获取图像的直方图以帮助选取阈值.整个流程如下所示: 读取图像→灰度图像→图像增强→图像直方图→二值化处理 2.数学原理(转载,基本可…

[置顶] c#验证码识别、图片二值化、分割、分类、识别

c# 验证码的识别主要分为预处理.分割.识别三个步骤首先我从网站上下载验证码处理结果如下: 1.图片预处理,即二值化图片 *就是将图像上的像素点的灰度值设置为0或255. 原理如下: 代码如下: #region 二值化图片 /// <summary> /// 二值化图片 /// 就是将图像上的像素点的灰度值设置为0或255 /// </summary> /// <returns>处理后的验证码</returns> public Bitmap Binary…

c#图像灰度化、灰度反转、二值化

图像灰度化:将彩色图像转化成为灰度图像的过程成为图像的灰度化处理.彩色图像中的每个像素的颜色有R.G.B三个分量决定,而每个分量有255中值可取,这样一个像素点可以有1600多万(255*255*255)的颜色的变化范围.而灰度图像是R.G.B三个分量相同的一种特殊的彩色图像,其一个像素点的变化范围为255种,所以在数字图像处理种一般先将各种格式的图像转变成灰度图像以使后续的图像的计算量变得少一些.灰度图像的描述与彩色图像一样仍然反映了整幅图像的整体和局部的色度和亮度等级的分布和特征.图像的灰度…