sklearn连续型数据离散化

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sklearn连续型数据离散化

二值化设置一个condition,把连续型的数据分类两类.比如Age,大于30,和小于30. from sklearn.preprocessing import Binerize as Ber x = data_2.iloc[:,0].values.reshpe(-1,1) #提取数据 trans = Ber(threshold = 30).fit_transform(x) trans 这是x中>30的设置为1,其他的设置为0. 标签有时数据可能需要对数据进行分箱化处理,或者给不同的数据设置…

python数据分析所需要了解的操作。

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…

决策树(ID3、C4.5、CART)

ID3决策树 ID3决策树分类的根据是样本集分类前后的信息增益. 假设我们有一个样本集,里面每个样本都有自己的分类结果. 而信息熵可以理解为:“样本集中分类结果的平均不确定性”,俗称信息的纯度. 即熵值越大,不确定性也越大. 不确定性计算公式假设样本集中有多种分类结果,里面某一种结果的“不确定性”计算公式如下其中 x:为按照某特征分类后的第x种分类结果 p(x):表示该分类结果样本集在总样本集中的所占比例. Dx:表示样本结果为x的样本数量. D:表示样本的总数量可看出某一种分类结果在总样…

python数据预处理

缺失值处理 import pandas as pda import numpy as npy import matplotlib.pylab as pyl # data=pda.read_excel("D:/taobao2.xls") def index(data): data = pda.DataFrame(data[1:],columns=data[0]) print(data) data["价格"][(data["价格"]==0)]=Non…

数据预处理 | 使用 Pandas 进行数值型数据的标准化归一化离散化二值化

1 标准化 & 归一化导包和数据 import numpy as np from sklearn import preprocessing data = np.loadtxt('data.txt', delimiter='\t') 1.1 标准化 (Z-Score) x'=(x-mean)/std 原转换的数据为x,新数据为x′,mean和std为x所在列的均值和标准差标准化之后的数据是以0为均值,方差为1的正态分布. 但是Z-Score方法是一种中心化方法,会改变原有数据的分布结构,不适合…

SPSS常用基础操作（2）——连续变量离散化

首先说一下什么是离散化以及连续变量离散化的必要性. 离散化是把无限空间中无限的个体映射到有限的空间中去,通俗点讲就是把连续型数据切分为若干“段”,也称bin,离散化在数据分析中特别是数据挖掘中被普遍采用,主要原因有: 1.算法需要.有些数据挖掘算法不能直接使用连续变量,必须要离散化之后才能纳入计算,在数据挖掘软件中,表面上看可以直接使用连续变量进行计算,实际上在软件后台已经对其进行了离散化预处理. 2.降低异常数据的敏感度,使模型更加稳定.我们知道极端值和异常值会使模型参数拟合的不准确,误差过大…