登录
注册
写文章
首页
下载APP
会员
IT技术
pandas 机器学习特征工程常用
千步Azuryy
关注
赞赏支持
pandas 机器学习特征工程常用
1. get_dummies
:
one-hot 赋值,每个特征值一列,产生大量0,1稀疏数据
2. 缺失数据处理:
df.fillna(),缺失值填充
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
平台声明:文章内容(如有图片或视频亦包括在内)由作者上传并发布,文章内容仅代表作者本人观点,简书系信息发布平台,仅提供信息存储服务。
推荐阅读
更多精彩内容
机器学习代码经验整合
该文档是诸位同事机器学习代码学习的经验整合,主要流程为: 导入工具包及数据 Features 及其缺失值处理 建模...
刘月玮
阅读 1,023
评论 0
赞 2
一文读懂特征工程
特征工程(feature engineering):利用领域知识和现有数据,创造出新的特征,用于机器学习算法;可以...
rowcolumn
阅读 722
评论 2
赞 1
机器学习算法:特征工程
通常说“数据决定了机器学习的上限,而算法只是逼近这个上限。”这里所说的数据指的就是特征工程得到的数据。Andrew...
隐士飞猪
阅读 3,208
评论 0
赞 4
机器学习 - 特征工程
大部分上传的截图都挂了,大家见谅吧,也不影响学习的 什么是特征工程 书接上文,前文我们看到鸢尾花数据集张什么样子:...
前行的乌龟
阅读 668
评论 0
赞 2
python 机器学习(一)机器学习概述与特征工程
转载请注明原地址:https://www.jianshu.com/p/104e924a789d同步更新在个人网站:...
王小鹏的随笔
阅读 3,279
评论 0
赞 10
赞
1赞
赞赏
手机看全文