資料預處理之定量特徵二值化與定性特徵啞變數編碼
1. 定量特徵二值化
在資料探勘領域,定量特徵二值化的目的是為了對定量的特徵進行“好與壞”的劃分,以剔除冗餘資訊。舉個例子,銀行對5名客戶的徵信進行打分,分別為50,60,70,80,90。現在,我們不在乎一個人的徵信多少分,只在乎他的徵信好與壞(如大於90為好,低於90就不好);再比如學生成績,大於60及格,小於60就不及格。這種“好與壞”、“及格與不及格”的關係可以轉化為0-1變數,這就是二值化。變化方式如下所示:
from sklearn.preprocessing import Binarizer #閾值設定為3,對x的每一個元素都進行二值化 Binarizer(threshold=3).fit_transform(x)
2. 定性特徵啞編碼
相關推薦
資料預處理之定量特徵二值化與定性特徵啞變數編碼
1. 定量特徵二值化 在資料探勘領域,定量特徵二值化的目的是為了對定量的特徵進行“好與壞”的劃分,以剔除冗餘資訊。舉個例子,銀行對5名客戶的徵信進行打分,分別為50,60,70,80,90。現
python資料預處理之缺失值簡單處理,特徵選擇
我們在進行模型訓練時,不可避免的會遇到某些特徵出現空值的情況,下面整理了幾種填充空值的方法 1. 用固定值填充 對於特徵值缺失的一種常見的方法就是可以用固定值來填充,例如0,9999, -9999, 例如下面對灰度分這個特徵缺失值全部填充為-99 data['灰
資料預處理之缺失值處理
資料預處理.1 缺失值處理 刪除法 刪除小部分樣本,在樣本量大時(刪除部分所佔比例小於5%時)可以使用 插補法 —均值插補:分為定距型(插入均值)和非定距型(眾數或者中值) —迴歸插補:線性和非線性迴歸 —極大似然估計M
【資料探勘】【筆記】資料預處理之類別特徵編碼
定義 類別特徵:如['male', 'female']等,模型不能直接識別的資料。處理的目的是將不能夠定量處理的變數量化。 特別的比如星期[1, 2, ... , 7]雖然是數字,但是數值之間沒有大小順序關係,需要視為類別特徵。 處理 編碼為模型可識
資料預處理之資料抽樣
資料抽樣 在資料建模階段,一般需要將樣本分為3部分:訓練集、驗證集、測試集。訓練集用來估計模型,驗證集用來確定網路結構或者控制模型複雜度的引數,測試集檢驗最終選擇模型的效能如何。一般劃分為70%、15%、15%。當資料量較小時,留少部分作為測試集,把其餘N個樣本採用K折交叉驗證法。即將樣
Python資料預處理之---統計學的t檢驗,卡方檢驗以及均值,中位數等
Python資料預處理過程:利用統計學對資料進行檢驗,對連續屬性檢驗正態分佈,針對正態分佈屬性繼續使用t檢驗檢驗方差齊次性,針對非正態分佈使用Mann-Whitney檢驗。針對分類變數進行卡方檢驗(涉及三種卡方的檢驗:Pearson卡方,校準卡方,精準卡方)等。
機器學習小組知識點27:資料預處理之資料離散化(Data Discretization)
離散化和概念分層產生 通過將屬性域劃分為區間,離散化技術可以用來減少給定連續屬性值的個數。區間的標號可以替代實際的資料值。如果使用基於判定樹的分類挖掘方法,減少屬性值的數量特別有好處。通常,這種方法是遞迴的,大量的時間花在每一步的資料排序上。因此,待排序的不同
資料預處理之資料離散化
資料離散化的意義 資料離散化是指將連續的資料進行分段,使其變為一段段離散化的區間。分段的原則有基於等距離、等頻率或優化的方法。資料離散化的原因主要有以下幾點: 1**.演算法需要:** 比如決策樹、樸素貝葉斯等演算法,都是基於離散型的資料展開的。如果要使用
第1章-資料探索(3)-資料預處理之R實現
簡介 R語言中,自身已經帶有了強大的資料處理、資料計算等方面的函式。 雖然,對於大規模的資料集合,處理過程可能會不如Python快,但是小規模的資料處理,R語言使用起來仍然會更方便。 值得注意的是,為了執行效率,我們要儘量避免在R語言中,使用迴圈函式,而是要運用向量化的處理函式,即R
第1章-資料探索(2)-資料預處理之Python實現
簡介 Python中,在資料處理這方面最流行的包應當是屬於Pandas了。Pandas與Scipy一樣,都是基於NumPy這個包開發出來的,所以使用時,都需要引用Numpy。Pandas中的DataFrame與R語言中的資料框的設計理念基本是一致的。不光如此,除了是DataFrame資料
資料預處理之獨熱編碼(One-Hot Encoding)
比如 sex:[“male”, “female”] country: [‘china’,’USA’,’Japan’] 正常數字量化後: “male”, “female”用0,1表示; ‘china’,’USA’,’Japan’用0,1,2表示。 現
資料預處理之資料標準化
資料標準化的意義 在對資料集建模前,常常要對資料的某一特徵或幾個特徵進行規範化處理,其目的在於將特徵值歸一到同一個維度,消除比重不平衡的問題。 常用的標準化方法有 最大-最小標準化、零-均值標準化 和 小數定標標準化。 最大-最小標準化 最大-最小標準化
資料預處理之抽取文字資訊(2)
摘要:大資料技術與我們日常生活越來越緊密,要做大資料,首要解決資料問題。原始資料存在大量不完整、不一致、有異常的資料,嚴重影響到資料建模的執行效率,甚至可能導致模型結果的偏差,因此要資料預處。資料預處理主要是將原始資料經過文字抽取、資料清理、資料整合、資料處理、資料變換、資料降維等處理後,不
資料預處理之將類別資料數字化的方法 —— LabelEncoder VS OneHotEncoder
LabelEncoder 和 OneHotEncoder 是什麼 在資料處理過程中,我們有時需要對不連續的數字或者文字進行數字化處理。在使用 Python 進行資料處理時,用 encoder 來轉化 dummy variable(虛擬資料)非常簡便,encoder 可以將
資料預處理之歸一化
min_max_scaler = preprocessing.MinMaxScaler() X_train_minmax = min_max_scaler.fit_transform(X_train) X_test_minmax = min_max_scaler.transform(X_test) 2、標
資料預處理之標準化
近來趁專案間隔期,工作不是太多,也在利用空餘時間把資料分析的完整流程用Python實現一遍,也恰好整理下這幾年手頭的一些資料,順序可能比較亂,後期再慢慢調整。 資料的標準化(normalization)是將資料按照一定規則縮放,使之落入一個小的特定區間。這樣
資料預處理之歸一化(normalization)
概念介紹:歸一化是利用特徵的最大最小值,將特徵的值縮放到[new_min,new_max]區間,對於每一列的特徵使用min-max函式進行縮放,計算公式如下程式碼示例:import numpy as n
資料預處理之獨熱編碼(One-Hot):為什麼要使用one-hot編碼?
一、問題由來 最近在做ctr預估的實驗時,還沒思考過為何資料處理的時候要先進行one-hot編碼,於是整理學習如下: 在很多機器學習任務如ctr預估任務中,特徵不全是連續值,而有可能是分類值。如下: 分類變數(定量特徵)與連續變數(定性特徵)。我們訓練模型的變數,一般分為兩種形式。以廣告
java之實現圖片二值化
閒著沒事突然看到一部落格實現的圖片二值化 覺得intresting 就寫了個玩玩,所謂二值化 就是彩色照片變成黑白吧。。 影象的二值化,就是將影象上的畫素點的灰度值設定為0或255,也就是將整個影象呈現出明顯的只有黑和白的視覺效果 具體程式碼實現: i
深度學習小白——神經網路3(資料預處理,dropout,正則化)
一、資料預處理 資料矩陣X,維度是【N*D】N是資料樣本數,D是資料維度 1.均值減法 它對資料中每個獨立特徵減去平均值,從幾何上可以理解為在每個維度上都將資料雲的中心都遷移到原點 X-=np.mean(X,axis=0) 2.歸一化 先對資料做零中心化,然後每個維度都除以