数据预处理与特征工程：提升机器学习模型性能
数据预处理的重要性 在开始构建机器学习模型之前，数据预处理是不可或缺的一步。它包括数据清洗、数据集划分、缺失值处理和数据标准化等操作。数据预处理的目标是使数据集具备可用性、一致性和完整性，以便模型能够更好地理解和学习数据的特征。 1.1 数据清洗 数据集中常常包含噪声、异常值和重复数据。在数据清洗阶...
机器学习 - 数据预处理中的 特征离散化 方法
可供参考的三种特征离散化方法在数据分析中，我们认为在某个范围内取值过于密集的特征认为是取值”连续“的特征。出于某些需求经常需要将这些”连续特征进行离散化“。本文介绍三种比较实用的数据离散化方法。李俊才的个人博客方法1：尺度缩小法这种方法是对于数值元素的一种简单粗暴的方法。离散化的目的不就是减少取值数...
机器学习数据预处理——归一化（Normalization）和标准化（standardlization）
昨天进行一场答辩，被评委老师问起来归一化的概念，一时间紧张没有想起来，后来复盘回忆，感觉还是自己的理解不够深刻，才导致关键时刻掉链子，没有想起。所以特此整理一下，以供加深印象。@[TOC]概述数据的归一化和标准化是特征缩放$(feature\ scaling)$的方法，是数据预处理的关键步骤。不同评...
【机器学习】（27）使用sklearn实现数据预处理
使用sklearn实现数据预处理我们有时候发现将我们的训练数据扔到模型中，发现结果并不是很好，原因有几点，一有可能是模型不适合该类数据，而是可能数据很脏，没有经过处理。常见的一些处理方式有标准化（Standardization）、正则化（Normalizer）、缩放等。我...
独热编码（One-Hot Encoding）和 LabelEncoder标签编码 区别 数据预处理：（机器学习） sklearn
✌ 独热编码和 LabelEncoder标签编码1、✌ 介绍对于一些特征工程，我们有时会需要使用OneHotEncoder和LabelEncoder两种编码这是为了解决一些非数字分类问题。比如说对于性别这个分类：male和female。这两个值可见是不能放入模型中的，所以就需要将其编码成数字。例如：...
通过Ti-One机器学习平台玩转2020腾讯广告算法大赛：数据预处理（三）
简单分析已经有了pandas的dataframe，下面就可以对数据进行简单的分析了比如：click_all.info()查看各列的唯一数总数for col in click_all.columns: print(col,click_all[col].nunique())各列...
通过Ti-One机器学习平台玩转2020腾讯广告算法大赛：数据预处理（二）
预处理def reduce_mem_usage(df, verbose=True): numerics = ['int16', 'int32', 'int64', 'float16', 'float32', 'float64'] start_mem = df.m...
通过Ti-One机器学习平台玩转2020腾讯广告算法大赛：数据预处理（一）
准备查看磁盘的基本信息 !df -hl !pwd引入基本包,我们这里只做最基本的数据处理所以只引入了基本包另外引入了ti的session后面通过它将数据上传到cosimport os, gc import pandas as pd import numpy as np from ti import ...
机器学习100天|Day1数据预处理
万事开头难，早就想做这一套教程最近刚出了一趟长差，终于忙一段落数据预处理是机器学习中最基础也最麻烦的一部分内容在我们把精力扑倒各种算法的推导之前，最应该做的就是把数据预处理先搞定在之后的每个算法实现和案例练手过程中，这一步都必不可少同学们也不要嫌麻烦，动起手来吧基础比较好的同学也可以温故知新，再练习...
机器学习系列(3)_特征工程01数据预处理（下）
五、处理分类型特征：编码与哑变量主要方法：preprocessing.LabelEncoder 标签专用法，将分类转换为分类数值preprocessing.OrdinalEncoder 特征专用法，将分类特征转换为分类数值preprocessing.OneHotEncoder 独热编码，创建哑变量什...
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