数值变量分类问题相关原理知识

本文介绍了数据预处理中的几种关键技术:使用LabelEncoder进行类别标签编码,利用matplotlib进行数据可视化,以及介绍标准化与归一化的概念及应用场景。

1 string->labelencoder(preprocessing.LabelEncoder())

Sklearn中的LabelEncoder可以将标签分配一个0到n_classes-1之间的编码 ,即将各种标签分配一个可数的连续编号。

2 可视化 matplotlib

data.hist(bins=50)#bin指定bin(箱子)的个数,也就是总共有几条条状图。

3 标准化、归一化

归一化算法是通过特征的最大最小值将特征缩放到[0,1]区间范围内。标准化是通过特征的平均值和标准差将特征缩放成一个标准的正态分布,均值为0,方差为1。standarscaler去均值和方差归一化是针对每一个特征维度来做的,而不是针对样本。

转载于:https://www.cnblogs.com/DHuifang004/p/11099738.html

评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值