Python之sklearn：LabelEncoder函数简介(编码与编码还原)、使用方法、具体案例之详细攻略 / 开普饭

作者: 时晴说起'炼丹'最耗时的几件事,首先就能想到的就是数据清洗,特征工程,还有调参.特征工程真的是老生常谈了,但是特征工程又是最重要的一环,这一步做不好怎么调参也没用.在特征工程中,做特征缩放是 ...

数据的质量决定了模型的上限,在真实的数据分析中,输入的数据会存在缺失值,不同特征的取值范围差异过大等问题,所以首先需要对数据进行预处理. 预处理是数据挖掘的第一步,该步骤实际上包含了很多不同的操作手法 ...

内容编辑: 沐紫公众号: 沐紫de学习日志西安交通大学工商管理硕士在读,我会分享自己读研期间的习得及资料,包括Python.SPSS.Stata.雅思.论文基础理论与写作技巧,管理学案例···出 ...

概要在 sklearn 包中,OneHotEncoder 函数非常实用,它可以实现将分类特征的每个元素转化为一个可以用来计算的值.本篇详细讲解该函数的用法,也可以参考官网 sklearn.prepr ...

这是一篇纯学习笔记,感觉回到了开发,难道要成为调包侠了吗? 数据挖掘5大流程获取数据数据预处理数据预处理是从数据中检测,纠正或删除损坏,不准确或不适用于模型的记录的过程可能面对的问题有:数据类型 ...

6.3. Preprocessing data The sklearn.preprocessing package provides several common utility functions ...

原文标题:A simple way to anonymize data with Python and Pandas 原文链接 https://dev.to/r0f1/a-simple-way-to- ...

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