sklearn数据预处理第28页

一、数据清洗：缺失值、异常值和重复值处理

2.4、填充缺失值2.4.1、fillna()方法填充2.4.1.1、用0填充缺失值2.4.1.2、用特定值填充特定列2.4.1.3、用每一列的均值填充2.4.1.4、用所有数据的均值填充2.4.2、使用sklearn

Ee总是学不会·2023-11-19 09:53

Python数据分析之数据预处理

mportpandasaspdimportnumpyasnpimportrandomasrndimportseabornassnsimportmatplotlib.pyplotasplt%matplotlibinlineimportwarningswarnings.filterwarnings(‘ignore’)importmatplotlib.pyplotaspltplt.rcParams[‘f

程序员小猴紫·2023-11-19 09:22

python中sklearn库在数据预处理中的详细用法，及5个常用的Scikit-learn（通常简称为 sklearn）程序代码示例

文章目录前言1.数据清洗：使用sklearn.preprocessing中的StandardScaler和MinMaxScaler进行数据规范化。

小桥流水---人工智能·2023-11-19 09:22

Python中，我们可以使用pandas和numpy库对Excel数据进行预处理，包括读取数据、数据清洗、异常值剔除等

文章目录一、什么是`数据预处理`二、对`excel数据`进行详细的`数据预处理操作`总结一、什么是数据预处理数据预处理是一种对数据进行清洗、整理、转换等操作的过程，旨在提高数据质量，使其适应模型的需求，

小桥流水---人工智能·2023-11-19 09:18

GPT实战系列-P-Tuning本地化训练ChatGLM2等LLM模型，到底做了什么？(一)

P-Tuning微调训练概述1、预训练模型或者是torch模型2、训练器的超参数3、数据预处理工具4、加载数据5、分词处理6、数据预处理，如填充，前后缀7、训练参数配置8、执行训练软件依赖数据处理P-Tuningv2

Alex_StarSky·2023-11-19 08:37

MATLAB中的大数据处理与分析技巧

一、数据预处理技巧在进行大数据分析之前，对数据进行预处理是必不可少的。

vipfanxu·2023-11-19 07:24

【python机器学习】决策树（二）

代码示例：importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearnimpo

敲代码的喜羊羊·2023-11-19 06:18

Python学习笔记9——基于iris数据集的决策树分类算法实战

目录1.数据集2.数据预处理3.构建模型4.模型测试&效果评估4.1准确率、精确率、召回率、F1值、混淆矩阵4.2学习曲线4.3ROC曲线、AUC值5.总结6.附录代码1.数据集本次采用sklearn自带的

制了个了个杖·2023-11-19 06:16

数据预处理-归一化与z-score标准化

归一化：归一化是一种简化计算的方式，即将有量纲的表达式，经过变换，化为无量纲的表达式，成为标量。在多种计算中都经常用到这种方法。线性函数转换：y=(x-MinValue)/(MaxValue-MinValue)说明：x、y分别为转换前、后的值，MaxValue、MinValue分别为样本的最大值和最小值。对数函数转换：y=log10(x)说明：以10为底的对数函数转换。反正切函数转换：y=atan

hrbeuwhw·2023-11-19 05:51

数据预处理--特征归一化

为什么需要对数值类型的特征归一化？对数据进行特征归一化（Normalization）处理，可以使得数据的各个特征处于同一数值量级，而不会导致模型学习出来的结果倾向于数值差别比较大的那些特征。常用的特征归一化方法：线性函数归一化（Min-MaxScaling）：对原始数据进行线性变换，是结果映射到[0,1]范围，实现对原始数据的等比缩放。归一化公式为：x_norm=(x-x_min)/(x_max-

玄荣。·2023-11-19 05:48

【数据预处理2】数据预处理——数据标准化

数据标准化是一个常用的数据预处理操作，目的是将不同规格的数据转换到统一规格或不同分布的数据转换到某个特定范围，以减少规模、特征、分布差异等对模型的影响。这种操作也叫作无量纲化。除了用作模型计算。

DJ.马·2023-11-19 05:17

【数据预处理3】数据预处理 - 归一化和标准化

这个过程，也叫数据预处理。

DJ.马·2023-11-19 05:11

基础课7——数据预处理

在智能客服系统中，数据预处理是进行自然语言处理（NLP）的关键步骤之一。它是对用户输入的文本数据进行分析、处理和转换的过程，目的是将原始文本数据转化为计算机可理解的语言，为后续的智能回答提供支持。

AI 智能服务·2023-11-19 05:20

数据探索内容大纲（思维导图）

数据预处理完成之后，要对数据进行数据探索，探索主要包括：数据质量分析和数据特征分析（呃呃呃发的时候思维导图源文件找不到了，无法转成图片，就只能pdf截图了，哭鼠）

cx330上的猫·2023-11-19 04:36

数据预处理及预处理方法（附思维导图）

目录一、数据清洗二、数据集成三、数据归数据预处理简单来说就是在进行数据探索数据处理之前对数据进行一系列处理，将数据中的脏数据去除，之后进行数据分析的时候保证结果的准确性。

cx330上的猫·2023-11-19 04:05

机器学习第9天：决策树分类

博客介绍作用：分类原理：构建一个二叉树，逐级条件判断筛选基本思想假如有小明，小红和小张三个人，我们知道他们的身高体重，要通过身高体重来判断是哪个人，决策树算法会构建一个二叉树，逐级判断，如下使用代码fromsklearn.t

Nowl·2023-11-18 21:06

Tensorflow2.0：CNN、ResNet实现MNIST分类识别

importtensorflowastffromtensorflowimportkerasfromtensorflow.kerasimportlayers#导入数据(x_train,y_train),(x_test,y_test)=keras.datasets.mnist.load_data()#数据预处理

在撒哈拉卖雨伞·2023-11-18 19:18

机器学习基础之《回归与聚类算法（6）—模型保存与加载》

二、sklearn模型的保存和加载API1、importjoblib保存：joblib.dump(rf,"test.pkl")rf：是预估器estimatortest.pkl：是保存的名字将预估器序列化保存在本地

csj50·2023-11-18 17:32

安利一个开源的好工具Label Studio, 闭环数据标注和模型训练

2.数据预处理：其中大部分都是无标签数据，对于无标签数据的可以用无监督做预训练模型，也可以用经过整理后进行标注变成有标签数据。

u013250861·2023-11-17 15:40

机器学习的逻辑回归

#这个报告包含了每个类别的精度、召回率、F1分数，以及所有类别的平均精度、召回率和F1分数fromsklearn.metricsimportclassification_report#用于数据预处理的，

托比-马奎尔·2023-11-17 11:44

“Python+高光谱遥感数据处理与机器学习教程

光谱分辨率04)高光谱遥感的历史和发展二：高光谱传感器与数据获取01)高光谱遥感成像原理与传感器02)卫星高光谱数据获取03)机载（无人机）高光谱数据获取04)地面光谱数据获取05)构建光谱库三：高光谱数据预处理

慢腾腾的小蜗牛·2023-11-17 10:43

机器学习之PCA降维

sklearn.decomposition.PCA主要参数：n_components:指定主要成分的个数，即降维后数据的维度svd_solver:设置特征值分解的方法，默认为'auto',其他可选有‘full

发光发热小流星·2023-11-17 08:31

Day1跟李沐学AI-深度学习课程00-04【预告、课程安排、深度学习介绍、安装、数据操作+数据预处理】

00预告《动手学深度学习》https://github.com/d2l-ai/d2l-zh01课程安排02深度学习介绍03安装本地安装·使用conda/miniconda环境condaenvremoved2l-zhcondacreate-n-yd2l-zhpython=3.8pipcondaactivated2l-zh·安装需要的包pipinstall-yjupyterd2ltorchtorchv

一直在努力的小宁·2023-11-17 08:31

【Python机器学习】PCA降维算法讲解及二维、高维数据可视化降维实战（附源码超详细）

降维不仅可以减少样本的特征数量，还可以用来解决特征冗余（是指不同特征有高度相关性）等其他数据预处理问题。可视化并探索高维数据

showswoller·2023-11-17 08:23

2021-03-07 大数据课程笔记 day46

Rich Dad·2023-11-17 07:21

机器学习算法实战实战案例代码详解

文章目录1.问题建模数据预处理结果分析数据探索特征工程特征选择模型融合1.问题建模导入库importnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.model_selectionimportKFoldfromsklearn.metricsimportmean_squared_errorfromsklearn.preprocessingimportOneHotEncoder

Unicornlyy·2023-11-17 03:13

用朴素贝叶斯实现垃圾邮箱分类实验报告

会把文本内容变成向量4.会用评价朴素贝叶斯模型的分类效果二、设备与环境JupyternotebookPython=3.9三、实验原理四、实验内容1.把给定的数据集message.csv拆分成训练集和测试集，使用sklearn.naive_bayes.MultionmialNB

Unicornlyy·2023-11-17 03:12

Datawhale-AI夏令营:脑PET图像分析和疾病预测挑战赛

importos,sys,glob,argparseimportpandasaspdimportnumpyasnpfromtqdmimporttqdmimportcv2fromPILimportImagefromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split

CV不存在了M·2023-11-17 03:42

Sklearn 的 10 个宝藏级使用方法！

大家好，本次给大家介绍10个Sklearn方法，比较小众但非常好用。

Python数据挖掘·2023-11-16 23:41

机器学习-sklearn第十三天——笔记

目录线性回归（下）5非线性问题：多项式回归5.1重塑我们心中的“线性”概念5.1.1变量之间的线性关系5.1.2数据的线性与非线性5.2使用分箱处理非线性问题5.3多项式回归PolynomialFeatures5.3.1多项式对数据做了什么5.3.2多项式回归处理非线性问题5.3.3多项式回归的可解释性5.3.4线性还是非线性模型？线性回归（下）5非线性问题：多项式回归5.1重塑我们心中的“线性”

鹿衔草啊·2023-11-16 23:58

机器学习笔记（六）——机器学习概念：多项式回归与pipeline、偏差和方差、L1正则与L2正则

一、多项式回归与sklearn中的Pipeline之前已经学习了简单线性回归，其输入特征值有一维，即y=θ0+θ1x1;y=\theta_0+\theta_1x_1;y=θ0+θ1x1;当推广到多维特征

爱学习的老青年·2023-11-16 23:26

机器学习--＞笔记

–>模型–>输出传统机器学习非端到端输入–>特征提取–>特征分类–>输出特征分类：用于分类的依据2、流程1、加载数据2、划分训练集与测试集：划分条件–>时间依赖，分层（属性）依赖若都没有，随机切分3、数据预处理预处理分类

MichaelMinger·2023-11-16 23:26

mac上MulticoreTSNE安装及测试

pythonfromMulticoreTSNEimportMulticoreTSNEasTSNE不要安装最新的cmake,否则会出错误最终测试测试速度测试load_digit数据集这个是我在服务器上跑的fromsklearn.datasetsimportlo

我的心永远是冰冰哒·2023-11-16 22:39

【nlp】2.5(gpu version)人名分类器实战项目（对比RNN、LSTM、GRU模型）工程管理方式

人名分类器实战项目0说明1工程项目设计2数据预处理data_processing3创建模型model4模型测试test5训练配置config6模型训练train7模型对比绘图plotfigure8模型预测

lys_828·2023-11-16 19:33

使用sklearn报AttributeError: ‘NoneType‘ object has no attribute ‘split‘

NoneType'objecthasnoattribute'split'Exceptionignoredoncallingctypescallbackfunction:Traceback(mostrecentcalllast):File“/data/miniconda3/envs/sklearn

修炼之路·2023-11-16 19:30

天池2023智能驾驶汽车虚拟仿真视频数据理解--baseline

load_modelimportglob,json,osimportcv2fromPILimportImagefromtqdmimporttqdm_notebookimportnumpyasnpfromsklearn.preprocessingimpor

无盐薯片·2023-11-16 18:23

数据分析工作，指标体系的构建流程

数据预处理：对收集的数据进行清理、格式化和转换，以便进行分析。指标选择：根据业务目标和数据，选择合适的指标来衡量业务绩效。指标定义：为选定的指标定义具体的定义和计算方式。

老光私享·2023-11-16 18:08

Milvus针对向量数据做归一化处理

https://zhuanlan.zhihu.com/p/88117781python处理归一化参考：https://www.cnblogs.com/lvdongjie/p/11349701.html官方文档sklearn

愚昧之山绝望之谷开悟之坡·2023-11-16 16:03

【机器学习】多项式回归的思想以及在sklearn中使用多项式回归（含示例+代码）

一、多项式回归回归在我们的日常生活中有着广泛的应用，线性回归法有一个很大的局限性，就是假设数据背后是存在线性关系的，但是实际上，具有线性关系的数据集是相对来说比较少的，更多时候，数据之间是具有的非线性的关系，那么我们想要用线性回归法来对非线性的数据进行处理应该怎么办呢，我们可以使用多项式回归的手段来改进线性回归法，使线性回归法也可以对非线性的数据进行处理，并进行预测。1.1什么是多项式回归对于线性

旅途中的宽~·2023-11-16 15:17

人工智能基础_机器学习033_多项式回归升维_多项式回归代码实现_非线性数据预测_升维后的数据对非线性数据预测---人工智能工作笔记0073

然后我们来实际的操作一下看看,多项式升维的作用,其实就是为了,来对,非线性的数据进行拟合.我们直接看代码importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionX

脑瓜凉·2023-11-16 15:34

读书笔记 - 机器学习（Cornell） - 第16节 KD树

matplotlibinlineimportnumpyasnpfrommatplotlibimportpyplotaspltfrommatplotlib.patchesimportCirclefromsklearn.neighborsimportKDTree

K5niper·2023-11-16 12:31

sklearn 源码分析系列：neighbors(2)

sklearn源码分析系列：neighbors(2)byDemonSonggithub源码链接(https://github.com/demonSong/DML)我起初一直在纠结是否需要把kd_tree

Demon的黑与白·2023-11-16 12:56

sklearn笔记

目录neighborsKNeighborsClassifierneighborsKNeighborsClassifierclasssklearn.neighbors.KNeighborsClassifier

张岩松本人·2023-11-16 12:54

sklearn笔记：neighbors.NearestNeighbors

1最近邻classsklearn.neighbors.NearestNeighbors(*,n_neighbors=5,radius=1.0,algorithm='auto',leaf_size=30,

UQI-LIUWJ·2023-11-16 12:24

sklearn学习笔记（二）——最近邻分类

在sklearn.neighbors中可以处理Numpy数组。scikit-learn中最近邻有两种方法：K近邻（限定个数）和R近邻（限定距离半径）（会遭遇维度灾难）权

ahora_wzy·2023-11-16 12:49

sklearn 笔记 BallTree/KD Tree

由NearestNeighbors类包装1主要使用方法sklearn.neighbors.BallTree(X,leaf_size=40,metric='minkowski',**kwargs)X数据集中的点数

UQI-LIUWJ·2023-11-16 12:47

使用Python实现梯度下降法处理回归问题

使用Python实现梯度下降法处理回归问题我们这将使用[sklearn][6]框架和手动方式实现梯度下降法对数据的回归操作-使用sklearn框架首先我们要导入sklearn的包，代码如下:importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimporttimefromsklearn.linear_modelimportLinear

华灯初上~(unique)·2023-11-16 10:07

手写LASSO回归python实现

importnumpyasnpfrommatplotlib.font_managerimportFontPropertiesfromsklearn.datasetsimportmake_regressionfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitimportmatplotlib.pyplotaspltclassLasso

你好helloworld·2023-11-16 10:29

【自然语言处理（NLP）实战】LSTM网络实现中文文本情感分析（手把手与教学超详细）

2.安装依赖库：3.数据预处理（data_set.py)：train.txt-去除停用词后的训练集文件：test.txt-去除停用词后的测试集文

halo0416·2023-11-16 10:36

如何基于OpenCV和Sklearn算法库开展机器学习算法研究

大家在做机器学习或深度学习研究过程中，不可避免都会涉及到对各种算法的研究使用，目前比较有名的机器学习算法库主要有OpenCV和Scikit-learn（简称Sklearn），二者都支持各种机器学习算法，

一马平川的大草原·2023-11-16 06:32

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