encoder = OneHotEncoder(sparse=False)encoded_features = encoder.fit_transform(df[['categorical_feature']])encoded_df = pd.DataFrame(encoded_features, columns=encoder.get_feature_names_out(['categorical_feature']
data.head()是用于查看这个csv文件的前几行,我用的是jupyter notebook,如果你用的是python,需要改为print(data.head()) 得到结果: 接下来就是分类和数值列: categorical_cols = data.select_dtypes(include=['object']).columns.tolist() numerical_cols = data.select_dtypes(exclude=['object']).columns.t...
("Accuracy:", accuracy) Accuracy: 0.9893617021276596 import matplotlib.pyplot as plt # Select a categorical column for the pie chart category_column = 'target' # Count the occurrences of each category category_counts = data[category_column].value_counts() # Plot the pie chart plt.pie(category...
data = pd.read_csv('data.csv') # 查看数据的前几行 print(data.head()) # 数据清洗,例如处理缺失值 data.fillna(method='ffill', inplace=True) # 数据预处理,例如编码分类变量 data['category'] = pd.Categorical(data['category']).codes 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. ...
white_wine['quality_label'] = pd.Categorical(white_wine['quality_label'], categories=['low','medium','high']) # merge red and white wine datasets wines = pd.concat([red_wine, white_wine]) # re-shuffle records just to randomize data point...
correlation_matrix=data.corr()correlation_matrix 上面的热力图展示了数据集中各特征之间的相关性。每个单元格的颜色代表相应特征对之间的相关系数,颜色越暖表示相关性越强,颜色越冷表示相关性越弱。图中的中心线表示相关系数为0,即没有相关性。 相关性分析已完成,以下是一些关键观察结果: ...
test = data[split_point:] print("Training Data:") print(train) print("\nTesting Data:") print(test) 17. 哑变量(One-Hot Encoding) 将分类数据转换为二进制特征的形式,适用于大多数机器学习算法。 语法 pd.get_dummies(df['categorical_column'], prefix='prefix') ...
df = pd.DataFrame(data) # klib.describe - functions for visualizing datasets - klib.cat_plot(df) # returns a visualization of the number and frequency of categorical features - klib.corr_mat(df) # returns a color-encoded correlation matrix ...
encoded_features = encoder.fit_transform(data[['categorical_feature']]) 特征选择 特征选择是指从原始数据中选择与预测目标高度相关的特征,以提高模型的预测准确性。常见的特征选择方法包括相关性分析、Lasso回归、树模型等。 相关性分析:计算特征与预测目标的相关系数,选择相关系数较高的特征。
from sklearn.metrics import plot_confusion_matrix, confusion_matrix, f1_score 加载并预览数据集：# 读入数据 df = pd.read_csv('./data/heart_failure.csv')df.head()03、探索性分析 1. 描述性分析 df.describe().T 从上述描述性分析结果简单总结如下：是否死亡：平均的死亡率为32%；年龄分布：平均年龄...