sklearn数据预处理

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毛利 发表于 2021/07/15 05:51:43 2021/07/15
【摘要】 @Author : By Runsen 文章目录 预处理数据 映射到统一分布 标准化,或平均删除和方差缩放 数据的正则化(正则化有时也叫归一化) 特征的二值化 怎么设置阈值 分类特征编码 有丢失的分类特征值处理 处理缺失值 pandas方法 sklearn 方法 生成多项式特征 预处理数据 数据预处理...

@Author : By Runsen

预处理数据

数据预处理(data preprocessing)是指在主要的处理以前对数据进行的一些处理。

预处理数据包括

  • 数据的标准化
  • 数据的归一化
  • 数据的二值化
  • 非线性转换
  • 数据特征编码
  • 处理缺失值等

该sklearn.preprocessing软件包提供了几个常用的实用程序函数和变换器类,用于将原始特征向量更改为更适合下游估计器的表示。

文章来源: maoli.blog.csdn.net,作者:刘润森!,版权归原作者所有,如需转载,请联系作者。

原文链接:maoli.blog.csdn.net/article/details/88586082

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