sklearn.preprocessing 预处理

主要方法: fit_transform, fit, transform

• OrdinalEncoder: Encode categorical features as an integer array. api
• OneHotEncoder: 使用K中的一个，也称为一个热编码或伪编码。api
• normalize: Scale input vectors individually to unit norm (vector length). api
• StandardScaler: 线性变换z=(x-u)/s api
• MinMaxScaler: 线性变换到[min, max]，默认[0, 1] api
• MaxAbsScaler: 线性变换到[-a, a], 默认[-1, 1] api
• Binarizer: 二元化 >threshold为1，否则为0 api
• KBinsDiscretizer: 将连续数据分为若干间隔。 api
• PolynomialFeatures: 生成多项式特征。[a, b], the degree-2 polynomial features are [1, a, b, a^2, ab, b^2]. api
• FunctionTransformer: 从任意可调用函数构造转换器。api