厦门高端网站建设,王也踏青图,微信平板版官网下载,如何去推广文章目录 前言1. 数据清洗#xff1a;使用 sklearn.preprocessing 中的 StandardScaler 和 MinMaxScaler 进行数据规范化。2. 缺失值处理#xff1a;使用 sklearn.impute 中的 SimpleImputer 来填充缺失值。3. 数据编码#xff1a;使用 sklearn.preprocessing 中的 OneHotEn… 文章目录 前言1. 数据清洗使用 sklearn.preprocessing 中的 StandardScaler 和 MinMaxScaler 进行数据规范化。2. 缺失值处理使用 sklearn.impute 中的 SimpleImputer 来填充缺失值。3. 数据编码使用 sklearn.preprocessing 中的 OneHotEncoder 进行独热编码。4. 数据拆分使用 sklearn.model_selection 中的 train_test_split 将数据集拆分为训练集和测试集。总结 前言
Scikit-learn通常简称为 sklearn是一个在 Python 中广泛使用的开源机器学习库它包含了许多用于预处理数据的工具。
sklearn是针对Python编程语言的免费软件机器学习库它是scikit-learn的简称是一个基于Python的第三方模块。sklearn库集成了一些常用的机器学习方法在进行机器学习任务时并不需要实现算法只需要简单的调用sklearn库中提供的模块就能完成大多数的机器学习任务。
sklearn库是在Numpy、Scipy和matplotlib的基础上开发而成的因此在介绍sklearn的安装前需要先安装这些依赖库。
下面是一些在数据预处理中常用的 sklearn 功能和相应的代码示例。 Scikit-learn通常简称为 sklearn是一个在 Python 中广泛使用的开源机器学习库它包含了许多用于预处理数据的工具。下面是一些在数据预处理中常用的 sklearn 功能和相应的代码示例。
1. 数据清洗使用 sklearn.preprocessing 中的 StandardScaler 和 MinMaxScaler 进行数据规范化。
from sklearn.preprocessing import StandardScaler, MinMaxScaler # 示例数据
data [[0, 0], [0, 0], [1, 1], [1, 1]] # 使用 StandardScaler 进行标准化
scaler StandardScaler()
scaled_data scaler.fit_transform(data)
print(scaled_data) # 使用 MinMaxScaler 进行规范化
scaler MinMaxScaler()
scaled_data scaler.fit_transform(data)
print(scaled_data)2. 缺失值处理使用 sklearn.impute 中的 SimpleImputer 来填充缺失值。
from sklearn.impute import SimpleImputer
import numpy as np # 示例数据其中第二列包含缺失值NaN
data [[0, np.nan], [0, 0], [1, 1], [1, 1]] # 使用 SimpleImputer 填充缺失值默认为平均值
imputer SimpleImputer(strategymean)
imputed_data imputer.fit_transform(data)
print(imputed_data)3. 数据编码使用 sklearn.preprocessing 中的 OneHotEncoder 进行独热编码。
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
import numpy as np # 示例数据其中第二列是类别标签整数
data [[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1]] # 使用 OneHotEncoder 进行独热编码
encoder OneHotEncoder(sparseFalse)
encoded_data encoder.fit_transform(data)
print(encoded_data)4. 数据拆分使用 sklearn.model_selection 中的 train_test_split 将数据集拆分为训练集和测试集。
from sklearn.model_selection import train_test_split
import numpy as np # 示例数据用于训练模型预测房价
data [[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1]] # X features, y target (house price)
y np.array([0, 1, 1, 0]) # target labels (0 low price, 1 high price)
X data[:, 0:2] # features (first two columns of data) # 使用 train_test_split 将数据集拆分为训练集和测试集比例为 80% 和 20%
X_train, X_test, y_train, y_test train_test_split(X, y, test_size0.2, random_state42)
print(Training data:, X_train) # training features (X_train) and labels (y_train)
print(Testing data:, X_test) # testing features (X_test) and labels (y_test) for model evaluation and prediction on unseen data (real-world scenario)总结
Scikit-learn和sklearn其实是同一个机器学习库的不同叫法两者没有本质的区别。Scikit-learn是Scikit和Learn两个单词的组合而sklearn是scikit-learn的简称它包含各种无监督和监督学习技术例如分类、回归、聚类等。
Scikit-learn是Python中非常流行的机器学习库它提供了许多实用的模块和工具例如分类器、预处理器、聚类算法等可以大大简化机器学习任务的开发过程。Scikit-learn基于NumPy、SciPy和matplotlib等库具有简单易用的特点同时社区支持也很丰富。
总之Scikit-learn和sklearn是同一个机器学习库的不同叫法。
