weixin_38174032的博客

通过Pandas来导入CSV文件要使用pandas.read_csv()函数。这个函数返回值是DataFrame，可以很方便进行下一步的处理。在机器学习项目中，经常用Pandas来做数据清洗与数据准备工作。常使用这种方法。代码如下： #!/user/bin/python # -* - coding:UTF-8 -*- from pandas import read_csv #使用Pandas导入

from pandas import read_csv

数据预处理：根据数据本身特性，进行数据准备、数据转换，数据输出#!/user/bin/python # -* - coding:UTF-8 -*- from pandas import read_csv #使用Pandas导入CSV数据 from numpy import set_printoptions from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler...

预处理数据的步骤： 1.导入数据 2.按照算法的输入和输出整理数据 3.格式化输入数据 4.总结显示数据的变化 数据预处理的4种方法： 1.调整数据尺度  MinMaxScaler 是将属性缩放到一个指定范围，或者对数据进行标准化并将数据聚集到0附近，方差为1。数据尺度的统一，通常能够提高与距离相关的算法的准确度。 from pandas import read_csv ...

1.单变量特征选定 #通过卡方检验选定数据特征 from pandas import read_csv from numpy import set_printoptions from sklearn.feature_selection import SelectKBest from sklearn.feature_selection import chi2 #导入数据 filename = ...