Machine.Learning.with.Scikit-Learn.and.TensorFlow.2017.3

1 使用corr()方法计算每对属性间的标准相关系数(standard correlation coefficient)

corr_matrix = housing.corr()

2 housing.describe()

3 数据清洗

大多数机器学习算法不能处理缺失值，因此先创建一些函数来处理特征缺失的问题。前面属性total_bedrooms有一些缺失值。有三个解决选项：

• 去掉对应的街区
• 去掉整个属性
• 进行赋值(0、平均值、中位数等等)
  用DataFrame的dropna()，drop()，和fillna()方法，可以很方便地实现：

housing.dropna(subset=["total_bedrooms"])	# 选项1
housing.drop("total_bedrooms", axis=1)		# 选项2
median = housing["total_dedrooms"].median()
housing["total_bedrooms"].fillna(median)	# 选项3