【100-Days-of-ML-Code-master】day1: Data PreProcessing（数据预处理）

最新推荐文章于 2024-06-04 20:51:16 发布
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本文详细介绍了机器学习中的数据预处理过程，包括引入必要的库如Numpy和Pandas，使用Pandas的read_csv读取数据，处理丢失的数据，用Imputer填充平均值或中间值，解析分类数据，利用LabelEncoder进行转换，以及如何将数据划分为训练集和测试集，最后讲解了特征缩放的重要性，推荐使用StandardScaler进行标准化处理。

day1
step1: 引入必要的库。Numpy（数学函数）和Pandas（引用和管理数据集）是两个基本的库

import Numpy as np
import Pandas as pd

step2：引入数据集。用pandas中的read_csv方法读取数据作为数据帧；然后分别得到自变量和因变量的矩阵和向量。

datasets = pd.read_csv('Data.csv')
X = datasets.iloc(:,:-1) 
Y = datasets
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