sklearn.preprocessing 预处理

最新推荐文章于 2025-06-11 18:10:46 发布
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分类专栏： 机器学习 文章标签： python 机器学习 数据挖掘 scikit-learn 人工智能
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_41028208/article/details/119737253
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这篇博客详细介绍了sklearn.preprocessing库中的数据预处理方法，包括将分类特征编码为整数数组、独热编码、单位范数归一化、最小-最大缩放、标准化、二值化、分箱以及生成多项式特征等。这些方法对于机器学习和数据挖掘项目中的数据预处理至关重要。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

主要方法: fit_transform, fit, transform

  • OrdinalEncoder: Encode categorical features as an integer array. api
  • OneHotEncoder: 使用K中的一个，也称为一个热编码或伪编码。api
  • normalize: Scale input vectors individually to unit norm (vector length). api
  • StandardScaler: 线性变换z=(x-u)/s api
  • MinMaxScaler: 线性变换到[min, max]，默认[0, 1] api
  • MaxAbsScaler: 线性变换到[-a, a], 默认[-1, 1] api
  • Binarizer: 二元化 >threshold为1，否则为0 api
  • KBinsDiscretizer: 将连续数据分为若干间隔。 api
  • PolynomialFeatures: 生成多项式特征。[a, b], the degree-2 polynomial features are [1, a, b, a^2, ab, b^2]. api
  • FunctionTransformer: 从任意可调用函数构造转换器。api
sklearn 笔记： preprocessing.OrdinalEncoder
qq_40206371的博客
04-20 743
如果是列表，则列表中的每个元素代表对应特征的预期类别，这些类别应该是有序的。时使用，这个值用来编码训练数据中未出现的类别。需要注意的是，这个值必须和已有的编码值不同。，编码器将自动从训练数据中确定类别。，即如果遇到未知类别时会抛出错误。或是一个类别的列表。，未知类别将被编码为。处理未知类别的方式。
数据预处理（sklearn.preprocessing）
平凡简单的执着
03-11 1万+
前言 数据预处理的工具有许多，在我看来主要有两种：pandas数据预处理和scikit-learn中的sklearn.preprocessing数据预处理。 前面更新的博客中，我已有具体的根据pandas来对数据进行预处理，原文请点击这里。其中主要知识点包括一下几个方面： 数据的集成：merge、concat、join、combine_first； 数据类型转换：字符串处理（正则表达式）、数据类...
基本语法—scaler.fit_transform()、train_test_split()、sklearn.preprocessing.OrdinalEncoder
am_student的博客
11-30 1万+
目录 一、scaler.fit_transform() 二、train_test_split() 三、sklearn.preprocessing.OrdinalEncoder 一、scaler.fit_transform() 我在以前的文章写过，StandardScaler类是一个用来讲数据进行归一化和标准化的类。 而所谓归一化和标准化，即应用下列公式： 使得新的X数据集方差为1，均值为0。 而fit_transform方法是fit和transform的结合，fit_transfor...
机器学习Sklearn实战——决策树算法
Grateful_Dead424的博客
10-29 792
sklearn-str类型数据量化操作 OrdinalEncoder import numpy as np import pandas as pd from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.preprocessing import OrdinalEncoder,OneHotEncoder,LabelEncoder salary = pd.read_csv("/Users/zhucan/Desktop/salary.
机器学习-数据处理：Scikit-learn中类别特征编码的两个类：顺序编码（OrdinalEncoder）、一位有效编码（OneHotEncoder）
Wang_PChao的博客
01-03 1万+
机器学习首先需要进行数据处理，特征通常不是连续的而是离散的。例如，人类可以有如下离散的属性[‘male’, ‘female’]，["from Europe", "from US", "from Asia"], ["uses Firefox", "uses Chrome", "uses Safari", "uses Internet Explorer"],这些特征需要被编码为整数类型，从而方便算法处...
sklearn.preprocessing.scale
hello world
06-30 2833
sklearn.preprocessing.scale
sklearn.preprocessing()详解: 标准化、正则化、最小最大规范化、特征二值化
从零开始的编码生活
08-06 4599
一. 数据的标准化与归一化(zero-mean normalization): class sklearn.preprocessing.StandardScaler(*, copy=True, with_mean=True, with_std=True) 官方文档-StandardScaler standard score(z) of a sample x: z = (x - u) / s u: the mean of training samples (u = 0 if with_mean = Fal
sklearn.preprocessing 之数据预处理
qq_21840201的博客
07-10 2208
标准化
用sklearn.preprocessing做数据预处理（四）——OneHotEncoder
weixin_44530236的博客
03-02 6252
机器学习时，对于离散的特征基本就是按照one-hot（独热）编码，该离散特征有多少取值，就用多少维来表示该特征。 from sklearn import preprocessing enc = preprocessing.OneHotEncoder() enc.fit([[0, 0, 3], [1, 1, 0], [0, 2, 1], [1, 0, 2]]) # fit来学习编码 enc....
解决sklearn中使用OrdinalEncoder编码测试集的类别特征中的未知类别时会报错的问题
lizz2276的博客
09-02 4769
解决sklearn中使用OrdinalEncoder方法将类别特征(categorical/discrete features)变为有序数值特征(ordinal integers)时无法编码测试集的类别特征中的未知类别的问题 当数据集中存在类别特征时(categorical/discrete features)，我们一般的想法是将其转变为数值型的特征，比如如果是不存在内在高低顺序的类别特征，便可以使用sklearn中的OneHotEncoder方法将其转变为数值型的特征，但是OneHotEncoder也会
sklearn数据预处理(preprocessing)系列——类别以及特征的编码(Encoder)
MIss-Y的博客
11-07 1万+
  一、特征编码 1 类别的独热编码（One-Hot Encoder) 关于什么是独热编码以及为什么要进行独热编码，这里就不详细介绍了，本文只介绍“具体实践方式”，原理一笔带过。 第一步：先对离散的数字、离散的文本、离散的类别进行编号，使用 LabelEncoder，LabelEncoder会根据取值的种类进行标注。 import sklearn.preprocessing as ...
sklearn中的数据预处理和特征工程
CDA数据分析师
03-14 1665
小伙伴们大家好~o(￣▽￣)ブ，我是菜菜，我的开发环境是Jupyter lab，所用的库和版本大家参考： Python 3.7.1（你的版本至少要3.4以上 Scikit-learn 0.20.0 （你的版本至少要0.19 Numpy 1.15.3, Pandas 0.23.4, Matplotlib 3.0.1, SciPy 1.1.0 1 sklearn中的数据预处理和特征工程 sklearn...
预处理数据的方法总结（使用sklearn-preprocessing）
热门推荐
小强博客
09-20 10万+
预处理数预处理数据的方法总结（使用sklearn-preprocessing） 当我们拿到一批原始的数据 首先要明确有多少特征，哪些是连续的，哪些是类别的。 检查有没有缺失值，对确实的特征选择恰当方式进行弥补，使数据完整。 对连续的数值型特征进行标准化，使得均值为0，方差为1。 对类别型的特征进行one-hot编码。 将需要转换成类别型数据的连续型数据进行二值化。 为防止过拟合或...
sklearn.preprocessing.LabelEncoder
每天进步一点点2017
07-13 4万+
sklearn.preprocessing.LabelEncoder()：标准化标签，将标签值统计转换成range(标签值个数-1) 以数字标签为例： In [1]: from sklearn import preprocessing ...: le = preprocessing.LabelEncoder() ...: le.fit([1,2,2,6,3]) ...: Ou
python用pyinstaller生成exe时报错 TypeError: an integer is required (got type bytes)
王坦的博客
12-27 1万+
解决办法 报错前的 pyinstaller 是用 pip install pyinstaller 来安装的，改成用下面的方式再安装一次 pip install https://github.com/pyinstaller/pyinstaller/archive/develop.tar.gz 如果下载超时，可以切换国内的源或者将 timeout 改大些 ...
python：使用PyInstaller打包成exe文件，以及TypeError: an integer is required (got type bytes)异常解决
ko8be24的博客
11-12 1万+
用python3.6以上使用pyinstaller打包会出现TypeError: an integer is required (got type bytes)异常，解决办法与安装pyinstaller教程如下： 1.安装PyInstaller pip installPyInstaller 2. 常用的PyInstaller打包命令参数如下： -F：打包 Python 程序...
Seaborn入门到上头：让数据可视化变成享受的艺术（附防秃指南）
最新发布
kernelcraft的博客
06-11 985
这个基于Matplotlib的统计绘图库，简直就是数据分析师的时尚造型师。悄悄说个骚操作：先用Seaborn画基础图，再用Matplotlib微调细节，效率颜值两不误！（重要的事情说三遍！）Matplotlib是必须的！Matplotlib是必须的！Matplotlib是必须的！最后送大家一句Seaborn哲学：如果一个图需要超过5句代码，那肯定有更优雅的写法！Seaborn是高级封装，Matplotlib是底层引擎。对角线放直方图，上半部分散点图，下半部分密度图——这才是探索数据关系的正确姿势！
sklearn.preprocessing标准化
10-21
`sklearn.preprocessing`模块中的`StandardScaler`是scikit-learn库中常用的一种数据预处理工具，主要用于对数值特征进行标准化处理。它的目标是将各个特征缩放到相同的尺度上，通常是均值为0，标准差为1（也称为z-...
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