SimpleImputer

Kaggle学习笔记--Pipelines

Kaggle学习笔记--Pipelines简介sklearn.pipeline()处理机制:数据准备步骤1：定义预处理步骤SimpleImputer类处理缺失值ColumnTransformer捆绑预处理步骤步骤
weixin_44398470·2020-07-27 14:57

Scikit-Learn | 自定义转换器（transformer）

转换器（transformer）：可以转换数据集中数值的估计器，如处理缺失值的SimpleImputer()，可参考【处理残缺值（Miss
Sany 何灿·2020-07-13 01:19

sklearn

preprocessingtrain_test_splitMinMaxScaler->[0,1]MaxAbsScaler->[-1,1]含极端值的处理Rebust…非线性转换:OneHotEncoder缺失值插补:SimpleImputer
首席IT民工·2020-07-08 09:34

python数据预处理之特征缺失值和异常值处理

python对数据预处理过程中缺失值或异常值的处理，可以使用sklearn.impute包中的SimpleImputer主要参数：missing_values为数据中的缺失值或异常值，即需要替换的值，strategy
lisonzhao·2020-07-04 06:48

数据预处理--填充缺失值（scikit-learn SimpleImputer类）

SimpleImputer类提供了输入缺失值的基本策略。缺失值可以用常量值或使用缺失值所在列的统计信息（平均值、中位数或最频繁）进行填充。以下代码演示如何使用包含缺少值的列（轴0）的平均值替换缺少值。
AndrewTeng·2019-07-24 15:38
上一页 1 2 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他