机器学习实战基础（十五）：sklearn中的数据预处理和特征工程（八）特征选择之 Filter过滤法（二）相关性过滤

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机器学习实战基础（八）：sklearn中的数据预处理和特征工程（一）简介

1 简介数据挖掘的五大流程: 1. 获取数据 2. 数据预处理数据预处理是从数据中检测,纠正或删除损坏,不准确或不适用于模型的记录的过程可能面对的问题有:数据类型不同,比如有的是文字,有的是数字,有的含时间序列,有的连续,有的间断.也可能,数据的质量不行,有噪声,有异常,有缺失,数据出错,量纲不一,有重复,数据是偏态,数据量太大或太小数据预处理的目的:让数据适应模型,匹配模型的需求 3. 特征工程: 特征工程是将原始数据转换为更能代表预测模型的潜在问题的特征的过程,可以通过挑选最相关的特…

sklearn中的数据预处理和特征工程

小伙伴们大家好~o(￣▽￣)ブ,沉寂了这么久我又出来啦,这次先不翻译优质的文章了,这次我们回到Python中的机器学习,看一下Sklearn中的数据预处理和特征工程,老规矩还是先强调一下我的开发环境是Jupyter lab,所用的库和版本大家参考: Python 3.7.1(你的版本至少要3.4以上) Scikit-learn 0.20.0 (你的版本至少要0.19) Numpy 1.15.3, Pandas 0.23.4, Matplotlib 3.0.1, SciPy 1.1.0 1 skl…

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sklearn中的数据预处理和特征工程

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机器学习实战基础（十四）：sklearn中的数据预处理和特征工程（七）特征选择之 Filter过滤法（一）方差过滤

机器学习实战基础（十八）：sklearn中的数据预处理和特征工程（十一）特征选择之 Wrapper包装法

机器学习实战基础（十七）：sklearn中的数据预处理和特征工程（十）特征选择之 Embedded嵌入法

机器学习实战基础（十）：sklearn中的数据预处理和特征工程（三）数据预处理 Preprocessing & Impute 之缺失值

机器学习实战基础（十一）：sklearn中的数据预处理和特征工程（四）数据预处理 Preprocessing & Impute 之处理分类特征：编码与哑变量

机器学习实战基础（九）：sklearn中的数据预处理和特征工程（二）数据预处理 Preprocessing & Impute 之数据无量纲化

机器学习实战基础（十三）：sklearn中的数据预处理和特征工程（六）特征选择 feature_selection 简介

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