為您找到相關(guān)結(jié)果58,511個(gè)
詳解sklearn Preprocessing 數(shù)據(jù)預(yù)處理功能_python_腳本之家
以下是一些常用的`sklearn.preprocessing`模塊中的類和功能: 1. 數(shù)據(jù)縮放和中心化: - `StandardScaler`: 將數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化,使得每個(gè)特征的均值為0,方差為1。 - `MinMaxScaler`: 將數(shù)據(jù)縮放到指定的最小值和最大值之間(通常是0到1)。 - `RobustScaler`: 對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行縮放,可
www.dbjr.com.cn/python/2966107...htm 2025-5-31
python中常用的九種預(yù)處理方法分享_python_腳本之家
sklearn.preprocessing.scale(X) 一般會(huì)把train和test集放在一起做標(biāo)準(zhǔn)化,或者在train集上做標(biāo)準(zhǔn)化后,用同樣的標(biāo)準(zhǔn)化器去標(biāo)準(zhǔn)化test集,此時(shí)可以用scaler 1 2 3 scaler=sklearn.preprocessing.StandardScaler().fit(train) scaler.transform(train) scaler.transform(test) 實(shí)際應(yīng)用中,需要做特征標(biāo)準(zhǔn)化的常見情景:SVM...
www.dbjr.com.cn/article/924...htm 2025-5-29
Python實(shí)現(xiàn)類別變量的獨(dú)熱編碼_python_腳本之家
目錄 在數(shù)據(jù)處理與分析領(lǐng)域,對(duì)數(shù)值型與字符型類別變量加以編碼是不可或缺的預(yù)處理操作;這里介紹兩種不同的方法。 1 OneHotEncoder 首先導(dǎo)入必要的模塊。 1 2 importpandas as pd fromsklearn.preprocessingimportOneHotEncoder 其中,OneHotEncoder是我們實(shí)現(xiàn)獨(dú)熱編碼的關(guān)鍵模塊。 接下來,導(dǎo)入并顯示數(shù)據(jù)前五行。 1 2...
www.dbjr.com.cn/article/2756...htm 2025-5-29
Python 確定多項(xiàng)式擬合/回歸的階數(shù)實(shí)例_python_腳本之家
importmatplotlib.pyplot as plt fromsklearn.preprocessingimportPolynomialFeatures fromsklearn.linear_modelimportLinearRegression,Perceptron fromsklearn.metricsimportmean_squared_error,r2_score fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split X=np.array([-4,-3,-2,-1,0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]).r...
www.dbjr.com.cn/article/1537...htm 2025-5-21
Keras中 ImageDataGenerator函數(shù)的參數(shù)用法_python_腳本之家
preprocessing_function: 將被應(yīng)用于每個(gè)輸入的函數(shù)。該函數(shù)將在任何其他修改之前運(yùn)行。該函數(shù)接受一個(gè)參數(shù),為一張圖片(秩為3的numpy array),并且輸出一個(gè)具有相同shape的numpy array data_format:字符串,“channel_first”或“channel_last”之一,代表圖像的通道維的位置。該參數(shù)是Keras 1.x中的image_dim_ordering,...
www.dbjr.com.cn/article/1900...htm 2025-6-8
python實(shí)現(xiàn)PolynomialFeatures多項(xiàng)式的方法_python_腳本之家
fromsklearn.preprocessingimportPolynomialFeatures#這哥用于生成多項(xiàng)式 x=np.arange(6).reshape(3,2)#生成三行二列數(shù)組 reg=PolynomialFeatures(degree=3)#這個(gè)3看下面的解釋 reg.fit_transform(x) x是下面這樣: 我們發(fā)現(xiàn)規(guī)律如下: Python生成多項(xiàng)式 編寫實(shí)現(xiàn)函數(shù)如下: ...
www.dbjr.com.cn/article/2036...htm 2025-5-30
python類別數(shù)據(jù)數(shù)字化LabelEncoder VS OneHotEncoder區(qū)別_python_腳本之...
- sklearn.preprocessing.LabelEncoder - sklearn.preprocessing.OneHotEncoder 數(shù)據(jù)集中的類別數(shù)據(jù) 在使用回歸模型和機(jī)器學(xué)習(xí)模型時(shí),所有的考察數(shù)據(jù)都是數(shù)值更容易得到好的結(jié)果。 因?yàn)榛貧w和機(jī)器學(xué)習(xí)都是基于數(shù)學(xué)函數(shù)方法的,所以當(dāng)我們要分析的數(shù)據(jù)集中出現(xiàn)了類別數(shù)據(jù)(categorical data),此時(shí)的數(shù)據(jù)是不理想的,因?yàn)槲覀儾?..
www.dbjr.com.cn/article/2625...htm 2025-6-6
python sklearn包——混淆矩陣、分類報(bào)告等自動(dòng)生成方式_python_腳本之...
fromsklearnimportpreprocessing X_normalized=preprocessing.normalize(train_data ,norm="l2",axis=0)#使用l2范式,對(duì)特征列進(jìn)行正則 returnX_normalized defmy_feature_selection(data, target): fromsklearn.feature_selectionimportSelectKBest fromsklearn.feature_selectionimportchi2 ...
www.dbjr.com.cn/article/1816...htm 2025-5-24
基于Python編寫一個(gè)簡單的垃圾郵件分類器_python_腳本之家
fromsklearn.preprocessingimportStandardScaler sc=StandardScaler() X_train=sc.fit_transform(X_train) X_test=sc.transform(X_test) 訓(xùn)練分類器 在完成數(shù)據(jù)預(yù)處理后,我們可以開始訓(xùn)練我們的垃圾郵件分類器。在本教程中,我們將使用支持向量機(jī)(SVM)算法作為分類器。我們可以使用scikit-learn庫中的SVM類來訓(xùn)練我們的分...
www.dbjr.com.cn/article/2810...htm 2025-6-8
Python數(shù)據(jù)清洗&預(yù)處理入門教程_python_腳本之家
fromsklearn.preprocessingimportOneHotEncoder onehotencoder=OneHotEncoder(categorical_features=[0]) 接著是一點(diǎn)擬合和轉(zhuǎn)換。 1 X=onehotencoder.fit_transform(X).toarray() 現(xiàn)在,你的那一列數(shù)據(jù)已經(jīng)被替換為了這種形式:數(shù)據(jù)組中的每一個(gè)屬性數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)一列,并以 1 和 0 取代屬性變量。非常貼心,對(duì)吧?如果我們...
www.dbjr.com.cn/article/2647...htm 2025-5-16