sklearn数据集变换

最新推荐文章于 2024-02-08 15:45:17 发布
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#数据预处理

本文详细介绍了使用sklearn进行数据预处理的方法，包括数据集变换步骤、管道机制（Pipline）、特征抽取（FeatureExtraction）等核心内容。通过Pipline和FeatureUnion可以高效地进行数据处理和特征工程，实现从特征提取到分类的完整流程。

一、数据集变换步骤

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sklearn中的transformer类，有fit和transform函数

二、Pipline(管道机制)

1. Pipline方法

Pipline将多个estimator级联成一个estimator。这样做考虑了数据处理一系列前后相继的固定流。比如feature extraction ——> normalization ——> classification

  • convience 只需调用一次fit和predict就可以在数据集上训练一组estimators
  • 联合参数选择（joint parameter selection） 添加grid search
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2. make_pipline方法

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三、FeatureUnion

3.1 基本介绍

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3.2 用法(与Pipline类似)

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设定参数
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四、特征抽取(Feature Extraction)

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4.1 Loading Features from Dicts

DictVectorizer
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4.2 Features hashing

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4.3 Text Feature Extraction

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sklearn数据预处理
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07-02 465
其它的数按从小到大的顺序均匀分布在0到1之间，如有相同的数则取平均值，如数据为np.array([[1],[2],[3],[4],[5]])则经过转换为：np.array([[0],[0.25],[0.5],[0.75],[1]])，数据为np.array([[1],[2],[9],[10],[2]])则经过转换为：np.array([[0],[0.375],[0.75],但是这样的数据集并不能被sklearn学习算法兼容，因为大多的学习算法都默认假设数组中的元素都是数值，因而所有的元素都有自己的意义。
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sklearn 库整合了多种机器学习算法，可在数据分析过程快速建立模型。通过 pandas 库虽然已经提供数据合并、清洗、标准化（离差标准化、标准差标准化、小数定标标准化），为构建机器学习模型对数据特征还需处理更多预处操作，因此 sklearn 将相关预处理功能封装为统一接口 --- 转换器（ Transformer ）。使用 sklearn 转换器能够实现对传入的 NumPy 数组进行标准化处理、二值化、 PCA 将为等操作。 说到转换数据，实际上 padas 库也有提供了哑变量处理类别数...
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