Python数据预处理(sklearn.preprocessing)—归一化

  归一化 (Normalization)： -------------------- 常用的方法是将属性缩放到一个指定的最大和最小值（通常是1-0）之间，这可以通过preprocessing.MinMaxScaler类实现。 ``` preprocessing.MinMaxScaler() ```   标准化(Standardizatio…

最简单的onehot函数

2021-06-17 记事 最简单的 #onehot 函数 ```

方案1

def one_hot(a, num_classes): return np.squeeze(np.eye(num_classes)[a.reshape(-1)]) one_hot(np.array([0,1]),2)

sk方案 #skle…

默认 sklearn onehot

sklearn 波士頓 线性回归和回歸嶺

sklearn 波士頓 线性回归和回歸嶺 使用网格搜索獲取alpha係數

如何控制sklearn svm 模型训练（sklearn.svm.SVC）？

结合max\_iter和tol来实现收敛。 > > max\_iter int，可选（default=-1） > 求解器内迭代的硬限制，或 -1 表示没有限制。 > > > tol float, optional (default=1e-3) > 停止标准的容差。 > > > 进度条支持目前在 Sklearn 中不可用，但您可以使用v…

使用模型堆叠优化的sklearn模型

模型堆叠是一种通过组合多个模型的输出并通过另一个称为元学习器的机器学习模型运行它们来改进模型预测的方法。这是一种用于赢得 Kaggle 比赛的流行策略，但尽管它们很有用，但在数据科学文章中却很少被提及——我希望能改变这种情况。 本质上，堆叠模型的工作原理是通过元学习器（通常是线性回归器/分类器，但也可以是其他模型，如决策树）运行多个模型的输出。元学习器…

sklearn 中对于大数据集如何处理?

partial\_fit增量式计算 ----------------- 你也可以在 sklearn 测试多个分类器效果，但是目前适合增量学习（能够 par…

sklearn-LDA做主题分析

sklearn-LDA主题分析 =============== LDA主题分析主要应用于文本分类和预测中，并可以做推荐依据进行针对推荐。

pandas 数据

pandas 数据快速 处理成标签数据 =================== ``` from sklearn import preprocessing le = preprocessing.LabelEncoder() le.fit(df.fruit) df['categorical_label'] = le.transform(df.fruit…

pandas数据批量标签编码

批量标签编码 ------ ``` from sklearn import preprocessing le = preprocessing.LabelEncoder() for i in range(0,X.shape[1]): if X.dtypes[i]=='object': X[X.columns[i]] = le.fit_transfor…

How to convert categorical string data into num…

There are several ways to convert categorical string data into numeric data in Python, depending on the specific format of your data and your analysis needs. Here are some common …