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查询Tags标签： preprocessing，共有 9条记录-
Python中归一化特征到一定数值区间的函数——MinMaxScaler()
使用MinMaxScaler()需要首先引入包sklearn， MinMaxScaler()在包sklearn.preprocessing下 可以将任意数值归一化处理到一定区间。 MinMaxScaler()函数原型为： sklearn.preprocessing.MinMaxScaler(feature_range=(0, 1), copy=True) 其中feature_range表示归一化范围。co…
2021/9/9 9:33:59 人评论 次浏览 -
Python中归一化特征到一定数值区间的函数——MinMaxScaler()
使用MinMaxScaler()需要首先引入包sklearn， MinMaxScaler()在包sklearn.preprocessing下 可以将任意数值归一化处理到一定区间。 MinMaxScaler()函数原型为： sklearn.preprocessing.MinMaxScaler(feature_range=(0, 1), copy=True) 其中feature_range表示归一化范围。co…
2021/9/9 9:33:59 人评论 次浏览 -
python库——sklearn
python库——sklearn 本博客将持续保持更新！！！ 前言 sklearn是一个无论对于机器学习还是深度学习都必不可少的重要的库，里面包含了关于机器学习的几乎所有需要的功能，因为sklearn库的内容是如此之多以至于一开始就从宏观层面展开的话很可能会使初学者感到困惑和恐惧。…
2021/8/21 11:06:00 人评论 次浏览 -
python库——sklearn
python库——sklearn 本博客将持续保持更新！！！ 前言 sklearn是一个无论对于机器学习还是深度学习都必不可少的重要的库，里面包含了关于机器学习的几乎所有需要的功能，因为sklearn库的内容是如此之多以至于一开始就从宏观层面展开的话很可能会使初学者感到困惑和恐惧。…
2021/8/21 11:06:00 人评论 次浏览 -
机器学习-数据预处理
数据预处理——特征工程 前言 特征工程是对原始数据进行一系列工程处理，将其提炼为特征，作为输入供算法和模型使用。数据预处理是其中的重要一环，通过对数据进行预处理，可以更好地提取出数据的特征，更容易训练。数据预处理的常用方法具体如下，可使用的工具有numpy/s…
2021/7/21 6:10:14 人评论 次浏览 -
机器学习-数据预处理
数据预处理——特征工程 前言 特征工程是对原始数据进行一系列工程处理，将其提炼为特征，作为输入供算法和模型使用。数据预处理是其中的重要一环，通过对数据进行预处理，可以更好地提取出数据的特征，更容易训练。数据预处理的常用方法具体如下，可使用的工具有numpy/s…
2021/7/21 6:10:14 人评论 次浏览 -
特征工程-数据预处理
前言 特征工程是对原始数据进行一系列工程处理，将其提炼为特征，作为输入供算法和模型使用。数据预处理是其中的重要一环，通过对数据进行预处理，可以更好地提取出数据的特征，更容易训练。数据预处理的常用方法具体如下，可使用的工具有numpy/sklearn/torch...，这里主…
2021/7/19 6:07:09 人评论 次浏览 -
特征工程-数据预处理
前言 特征工程是对原始数据进行一系列工程处理，将其提炼为特征，作为输入供算法和模型使用。数据预处理是其中的重要一环，通过对数据进行预处理，可以更好地提取出数据的特征，更容易训练。数据预处理的常用方法具体如下，可使用的工具有numpy/sklearn/torch...，这里主…
2021/7/19 6:07:09 人评论 次浏览 -
sklearn.preprocessing.OneHotEncoder
1.概要 sklearn中的OneHotEncoder函数，可以将分类特征的每个元素转换为一个可以用来计算的值。2. 解析 函数sklearn.preprocessing.OneHotEncoder，格式为：OneHotEncoder(n_values=’auto’, categorical_features=’all’, dtype=<class ‘numpy.float64’>, …
2021/5/17 18:25:22 人评论 次浏览
