2020-08-27
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数据预处理
数据预处理
无量钢化(要计算距离的都要) MinMaxScaler or StandardScaler
KNN,K-mean,回归,感知机,SVM,PCA这些算法都要无量纲化
缺失值处理
fillna() -pandas
SimpleImputer(stratory).fit(xtrain) -sklearn
连续型:中位数,均值; 离散型:众数
处理分类型特征:编码与哑编码
OrdinalEncoder().fit().transform()
OneHotEncoder [会导致增维]
处理连续型特征:二值化与分段
Binarier(throshold阈值)
KBins(K=分几个箱子?strakegy=kmeans,uniform,quantile)
35.7240
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