「Python」sklearn第三弹-多项式特征和缺失值处理
「Python」sklearn第三弹-多项式特征和缺失值处理本文是讲解机器学习模块sklearn第三讲，主要讲解数据挖掘中的多项式特征以及缺失值的相关处理。多项式特征why? 在数据挖掘中，获取数据的代价经常是非常高昂的。所以有时就需要人为的制造一些特征，并且有的特征之间是有关联的。生成多项式特征可以轻松的为我们获取更多的数据，并获得特征的更高维度和互相间关系的项且引入了特征之间的非线性关系，可....
Python数据分析：缺失值检测与处理
检测缺失值我们先创建一个带有缺失值的数据框(DataFrame)。import pandas as pd df = pd.DataFrame( {'A': [None, 2, None, 4], 'B': [10, None, None, 40], 'C': [100, 200, None, 400], 'D': [None, 2000, 3000, No...
【Python数据分析基础】: 数据缺失值处理
再好的模型，如果没有好的数据和特征质量，那训练出来的效果也不会有所提高。数据质量对于数据分析而言是至关重要的，有时候它的意义会在某种程度上会胜过模型算法。本篇开始分享如何使用Python进行数据分析，主要侧重介绍一些分析的方法和技巧，而对于pandas和numpy等Pyhon计算包的使用会在问题中提及，但不详细介绍。本篇我们来说说面对数据的缺失值，我们该如何处理。文末有博主总结的思维导图。1 数....
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