3 缺失值处理 由于各种各样的原因,我们所面对的数据经常是有所缺失的,然而sklearn中实现的各个算法都假设数据没有缺失为前提,如果直接用缺失数据跑算法影响最终结果不说,也容易产生各种异常,所以在数据预处理阶段,对缺失值进行处理是很有必要的。对于缺失值处理,直接删除包含缺失值的特征属性或者样本是最简单的方法,...
简介:在数据驱动时代,Python 以强大的生态系统成为数据科学的首选语言,而 Scikit-learn 则因简洁的 API 和广泛的支持脱颖而出。本文将指导你使用 Scikit-learn 进行机器学习模型的训练与评估。首先通过 `pip install scikit-learn` 安装库,然后利用内置数据集进行数据准备,选择合适的模型(如逻辑回归),并通过交叉验证...
import numpy as npfrom sklearn.impute import SimpleImputerimp = SimpleImputer(missing_values=np.nan, strategy='mean') # 指定缺失值为nan,以均值填充imp.fit([[1, 2], [np.nan, 3], [7, 6]])X = [[np.nan, 2], [6, np.nan], [7, 6]]imp.transform(X)array([[4. , 2. ],[6....
(2)sklearn.preprocessing.StandardScaler类实现归一化 除了scale方法外,在sklearn.preprocessing模块中还提供有一个专门的类用于实现标准化:StandardScaler,StandardScaler类会自动计算实例化类时传入的训练集的均值、标准差,并将这些信息保留,这也就意味着,对训练集的标准化方式可以复用,例如对测试集和预测样本进行同样的标...
在可以使用的库和包中,我们主要关注Scikit-learn,因为它包含广泛的机器学习算法。Scikit-learn构建于第2章中已经看过的库,例如NumPy、SciPy和Matplotlib。Scikit-learn能够与Pandas数据帧和Python中的其他对象进行交互。值得一提的是,Scikit-learn的重点是数据科学工作流的建模部分,而不是数据的操纵。
使用scikit-learn构建模型 目录 1 使用sklearn转换器处理数据 2 构建并评价聚类模型 3 构建并评价分类模型 4 构建并评价回归模型 2 加载datasets模块中的数据集 ➢sklearn库的datasets模块集成了部分数据分析的经典数据集，读者可以使用这些数据集进行数据预处理、建模等操作，以及熟悉sklearn的数据处理流程和建模流程...
《一步到位!Python数据科学与人工智能应用实战》(NumPy、Pandas、Matplotlib、Scikit-learn)数据分析 41.7元 (需买2件,共83.4元) 小值机器人 更新时间:08:48 1199天新低 购买渠道 京东 商品好评率99% 购买件数 2件 实付金额 83.4元 商品优惠 满100减30元优惠券 去购买 ...
学完本书,读者能掌握 Python 的基本语法和 Jupyter Notebook 的使用方法,数据预处理知识,NumPy、pandas、Matplotlib 和 scikit-learn 等软件库的使用方法,以及利用现有算法实现机器学习的方法。另外,对网络爬虫、自然语言处理和图像数据处理等机器学习中经常用到的知识也进行了简要介绍。本书采用双色印刷,语言浅显易懂,...
由于各种各样的原因,我们所面对的数据经常是有所缺失的,然而sklearn中实现的各个算法都假设数据没有缺失为前提,如果直接用缺失数据跑算法影响最终结果不说,也容易产生各种异常,所以在数据预处理阶段,对缺失值进行处理是很有必要的。对于缺失值处理,直接删除包含缺失值的特征属性或者样本是最简单的方法,但是这种方法却也...
(2)sklearn.preprocessing.StandardScaler类实现归一化 除了scale方法外,在sklearn.preprocessing模块中还提供有一个专门的类用于实现标准化:StandardScaler,StandardScaler类会自动计算实例化类时传入的训练集的均值、标准差,并将这些信息保留,这也就意味着,对训练集的标准化方式可以复用,例如对测试集和预测样本进行同样的标...