机器学习入门-随机森林温度预测的案例 1.datetime.datetime.datetime(将字符串转为为日期格式) 2.pd.get_dummies(将文本标签转换为one-hot编码) 3.rf.feature_importances_(研究样本特征的重要性) 4.fig.autofmt_xdate(rotation=60) 对标签进行翻转
在这个案例中:1. datetime.datetime.strptime(data, '%Y-%m-%d') # 由字符串格式转换为日期格式2. pd.get_dummies(features) # 将数据中的文字标签转换为one-hot编码形式,增加了特征的列数3. rf.feature_imp...
pandas使用get_dummies进行one-hot编码的方法
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标准化,归一化,二值化,One-Hot,卡方检验选取重要特征,主成分分析,缺失值和异常值处理
1.特征处理 1.标准化处理 导入包from sklearn.preprocessing import StandardScalerfrom sklearn.datasets import load_iris iris.data 为数组iris = load_iris()std = Standard...
对python sklearn one-hot编码详解
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python的scikit-learn将特征转成one-hot特征的方法
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python对离散变量的one-hot编码方法
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One-hot数据处理
机器学习数据预处理之独热编码(One-HotEncoding)(转)问题由来在很多机器学习任务中,特征并不总是连续值,而有可能是分类值。例如,考虑一下的三个特征:["male", "female"]["fromEurope", "fromUS", "fromAsia"]["usesFirefox",...