通常它很稀疏，这意味着某些样本可能会缺少某些功能的数据。需要检测这些实例并删除这些样本，或者将空值替换为某些值。根据数据集的其余部分，可能会应用不同的策略来替换那些缺失的值。...甚至可以在前几个示例中看到（NaN表示不是数字，表示缺少值）： 处理缺失值的最简单方法是从数据集中删除具有缺失值的样本，实际上某些机器学习平台会自动为您执行此操作。...它将一个要素中的值传播到多个标志要素，并为其分配值0或1。该二进制值表示未编码和编码特征之间的关系。 例如在数据集中，“sex”功能中有两个可能的值：FEMALE和MALE。...5.2最小-最大缩放比例（归一化） 最流行的缩放技术是归一化（也称为最小-最大归一化和最小-最大缩放）。它将在0到1范围内缩放所有数据。...最后，可以观察到所有要素的缩放值，并具有不同的缩放类型： 6.日志转换 对数转换是最流行的数据数学转换之一。本质上，只是将log函数应用于当前值。
最后的「.values」表示希望提取所有的值。接下来，我们希望创建保存因变量的向量，取数据的最后一列。...missing_values 的默认值是 nan。...也许在某些项目中，你会发现，使用缺失值所在列的中位数或众数来填充缺失值会更加合理。填充策略之类的决策看似细微，但其实意义重大。...如果欧式距离在特定机器学习模型中并没有具体作用会怎么样？缩放特征将仍能够加速模型，因此，你可以在数据预处理中，加入特征缩放这一步。 特征缩放的方法有很多。...将所有数据缩放至同一量纲固然有好处，但缺点是，这丢失了解释每个观测样本归属于哪个变量的便捷性。 对于 Y 呢？如果因变量是 0 和 1，那么并不需要进行特征缩放。这是一个具有明确相关值的分类问题。
六）缺失值的插补 七）生成多项式特征 八）自定义转换 一.标准化的原因 通常情况下是为了消除量纲的影响。...在神经网络中，“正则化”通常是指将向量的范围重缩放至最小化或者一定范围，使所有的元素都在[0，1]范围内。通常用于文本分类或者文本聚类中。...虽然标准化后在训练模型效果会更好，但实际上并没有这个要求。但是最好使输入数据中心集中在0周围，所以把数据缩放到[0，1]其实并不是一个好的选择。...二）归一化----将数据特征缩放至某一范围(scalingfeatures to a range) 另外一种标准化方法是将数据缩放至给定的最小值与最大值之间，通常是０与１之间，可用MinMaxScaler...0 copy ： boolean， 默认为True True：会创建一个X的副本 False：在任何合适的地方都会进行插值。
NaN编码 给NaN值一个明确的编码，而不是忽略它 NaN值可以保存信息 注意避免过度拟合！...仅当nan值在训练集测试集中的NaN值是由相同的值引起的，或者当局部验证证明它可以保留信息时才使用（这里涉及到缺失值的缺失原因，比如客户处于某种不好的目的而故意不提供的情况下表示客户的某种不良的潜在行为则可以统一使用...标准化 将数字变量缩放到一定范围 标准（Z）缩放 standard scaler MinMax 标准化 root scaling（这是啥。。。）...按照行计算统计值 在一行数据上创建统计信息 NaN的数量，这个在拍拍贷的top解决方案上看到过，不过实际效果不稳定 0的数量 负值数量 平均值，最大值，最小值，偏度等。 ?...数据探索 数据探索可以发现数据质量问题，异常值，噪声，要素工程构想，要素清理构想。
Entity Embeddings of Categorical Variables（回头补充到类别编码的内容里） 一个简单的例子 NaN编码 给NaN值一个明确的编码，而不是忽略它 NaN值可以保存信息...仅当nan值在训练集测试集中的NaN值是由相同的值引起的，或者当局部验证证明它可以保留信息时才使用（这里涉及到缺失值的缺失原因，比如客户处于某种不好的目的而故意不提供的情况下表示客户的某种不良的潜在行为则可以统一使用...分箱 将数值变量放入bin并使用bin-ID进行编码 可以通过分位数，均匀地务实地设置分箱，或使用模型找到最佳分箱 可以与超出训练集的范围的变量正常配合 标准化 将数字变量缩放到一定范围 标准（Z）缩放...在一行数据上创建统计信息 NaN的数量，这个在拍拍贷的top解决方案上看到过，不过实际效果不稳定 0的数量 负值数量 平均值，最大值，最小值，偏度等。...，要素清理构想。
convex_hull：返回一个GeoSeries，其中包含表示包含每个对象中所有点的最小凸多边形的几何形状，除非对象中的点数小于三个。对于两个点，凸包会折叠成一个线串；对于一个点，凸包是一个点。...，从而生成新的几何对象。...默认为None，即将所有要素合并成一个要素。 aggfunc: 统计函数，用于对其他字段进行计算，可以是以下函数之一： 'first': 返回第一个非空值。 'last': 返回最后一个非空值。...zoom值越高，底图的缩放级别就越大，地图显示的范围也就越小，细节也会越来越清晰。 url: 底图的url地址，默认为None，自动根据source和zoom计算。...当我们使用地图服务时，通过改变xyz的值，就可以获取到不同位置、不同缩放级别下的地图瓦片，从而达到展示不同地图的目的。
missing_values的默认值是nan。...如果你的数据集中存在「NaN」形式的缺失值，那么你应该关注np.nan，可以在此查看官方文档：https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.impute.SimpleImputer.html...也许在某些项目中，你会发现，使用缺失值所在列的中位数或众数来填充缺失值会更加合理。填充策略之类的决策看似细微，但其实意义重大。...如果欧式距离在特定机器学习模型中并没有具体作用会怎么样？缩放特征将仍能够加速模型，因此，你可以在数据预处理中，加入特征缩放这一步。 特征缩放的方法有很多。...将所有数据缩放至同一量纲固然有好处，但缺点是，这丢失了解释每个观测样本归属于哪个变量的便捷性。 对于Y呢？如果因变量是0和1，那么并不需要进行特征缩放。这是一个具有明确相关值的分类问题。
missing_values 的默认值是 nan。...如果你的数据集中存在「NaN」形式的缺失值，那么你应该关注 np.nan，可以在此查看官方文档： https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/...也许在某些项目中，你会发现，使用缺失值所在列的中位数或众数来填充缺失值会更加合理。填充策略之类的决策看似细微，但其实意义重大。...如果欧式距离在特定机器学习模型中并没有具体作用会怎么样？缩放特征将仍能够加速模型，因此，你可以在数据预处理中，加入特征缩放这一步。 特征缩放的方法有很多。...将所有数据缩放至同一量纲固然有好处，但缺点是，这丢失了解释每个观测样本归属于哪个变量的便捷性。 对于 Y 呢？如果因变量是 0 和 1，那么并不需要进行特征缩放。这是一个具有明确相关值的分类问题。
重要提示：即使两个操作数都是 NaN，相等操作符也返回 false 了；因为按照规则， NaN 不等于 NaN （NaN 不等于任何值，包括他本身） 6、如果两个操作数都是对象，则比较它们是不是同一个对象...所谓的完美适配指的是，第一不需要用户缩放和横向滚动条就能正常的查看网站的所有内容；第二是无论文字，图片等在不同的设备都能显示出差不多的效果。...设置页面的初始缩放值，为一个数字，可以带小数 minimum-scale 允许用户的最小缩放值，为一个数字，可以带小数 maximum-scale 允许用户的最大缩放值，为一个数字，可以带小数...height 设置 layout viewport 的高度，这个属性对我们并不重要，很少使用 user-scalable 是否允许用户进行缩放，值为"no"或"yes", no 代表不允许...解析（parsing），转译（transforming），生成（generation）。 将源码解析成 AST 抽象语法树，再对此语法树进行相应的转译，最后生成我们所需要的代码。
1.1.1.1 二值化 将数值特征二值化。...12); # the distribution is the same, but scales change fig.tight_layout() 1.1.2.4 幂次变换（非线性变换） 以上介绍的所有缩放方法都保持原来的分布...Box-Cox 变换： Box-Cox 变换只适用于正数，并假设如下分布： 考虑了所有的 λ 值，通过最大似然估计选择稳定方差和最小化偏度的最优值。...('Frequency', fontsize=12); # the distribution now becomes normal fig.tight_layout() 1.1.3 正则化 以上所有缩放方法都是按列操作的...然而，这种稀疏的数据集与大多数 scikit 学习模型不兼容，这些模型假设所有特征都是数值的，而没有丢失值。所以在应用 scikit 学习模型之前，我们需要估算缺失的值。
最后得到的结果是，对每个属性/每列来说所有数据都聚集在0附近，方差值为1。...，默认缩放到区间 [0, 1] preprocessing.maxabs_scale(X,axis=0, copy=True)： 数据的缩放比例为绝对值最大值，并保留正负号，即在区间 [-1.0, 1.0..._：ndarray，缩放后的最小值偏移量 scale_：ndarray，缩放比例 data_min_：ndarray，数据最小值 data_max_：ndarray，数据最大值 data_range_：...',strategy='mean', axis=0, verbose=0, copy=True)： 参数： missing_values：int 或者“NaN”，对np.nan的值用 "NaN" strategy...X[, y,copy])、fit_transform(X[,y])、get_params([deep])、set_params(**params) 生成多项式数据 可以将数据多项式结合生成多维特征，比如
’, axis=0, verbose=0, copy=True) #missing_values为待替换的缺失值，可以为NaN,也可以为具体数值 #strategy为替换策略，有mean、medium、...fillna()一般情况下会给定一个常数，会把数据集中的所有缺失值替换成该常数，比如fillna(0)；也可以实现对不同列中的缺失值进行不同的替换，比如df.fillna({1:0.5,3:1})表示将第一列...#加载库 import numpy as np #生成待缩放的随机数 np.random.seed(10) x=[np.random.randint(10,25)*1.0 for i in range...#对给定的数据进行缩放 print(x) print(min_max(x)) np.random.seed()#用于指定随机数生成时所用算法开始的整数值。...关于数据缩放： 通常情况下是把数据缩放到[0,1]区间内，公式是(x-min(x)/(max(x)-min(x)),我们上面用到的就是这种方式，当然了也可以将值缩放到任意区间内[nr_min,nr_max
它可能有错误的值、不正确的标签，并且可能会丢失部分内容。 丢失数据可能是处理真实数据集时最常见的问题之一。数据丢失的原因很多，包括传感器故障、数据过时、数据管理不当，甚至人为错误。...丢失的数据可能以单个值、一个要素中的多个值或整个要素丢失的形式出现。 重要的是，在进行数据分析或机器学习之前，需要我们对缺失的数据进行适当的识别和处理。...如果丢失的数据是由数据帧中的非NaN表示的，那么应该使用np.NaN将其转换为NaN，如下所示。...这提供了并非所有值都存在的初始指示。 我们可以进一步使用.info（）方法。这将返回数据帧的摘要以及非空值的计数。 从上面的例子中我们可以看出，我们对数据的状态和数据丢失的程度有了更简明的总结。...此行返回以下信息 从这个总结中，我们可以看到许多列，即WELL、DEPTH、GROUP、GR 和 LITHOFACIES 没有空值。所有其他的都有大量不同程度的缺失值。
四）二值化 4.1特征二值化 五）对类别特征进行编码 六）缺失值的插补 七）生成多项式特征 八）自定义转换 正文： 一.标准化的原因 通常情况下是为了消除量纲的影响...在神经网络中，“正则化”通常是指将向量的范围重缩放至最小化或者一定范围，使所有的元素都在[0,1]范围内。通常用于文本分类或者文本聚类中。 ...虽然标准化后在训练模型效果会更好，但实际上并没有这个要求。但是最好使输入数据中心集中在0周围，所以把数据缩放到[0,1]其实并不是一个好的选择。 ...二）归一化----将数据特征缩放至某一范围(scalingfeatures to a range) 另外一种标准化方法是将数据缩放至给定的最小值与最大值之间，通常是０与１之间，可用MinMaxScaler...） 与上述标准化方法相似，但是它通过除以最大值将训练集缩放至[-1,1]。
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