数据预处理（sklearn.preprocessing）
文章目录 前言 1. 标准化 2. 非线性变换 3. 正则化（ Normalizer） 4. 编码分类特征 5. 离散化 6. 缺失值处理（Imputer） 7. 生成多项式特征（PolynomialFeatures） 8. 自定义转换器（FunctionTransformer） 总结 前言 数据预处理的工具备许多，在我看来主要有两种：pandas数据预处理和scikit-learn中的sklea
相关文章
- 1. 【sklearn】数据预处理 sklearn.preprocessing
- 2. sklearn学习笔记（一）——数据预处理 sklearn.preprocessing
- 3. Python数据预处理(sklearn.preprocessing)—归一化(MinMaxScaler)，标准化(StandardScaler)，正则化(Normalizer, normalize).
- 4. 数据处理（二）：数据预处理
- 5. 数据预处理
- 6. 数据预处理02_数据清理
- 更多相关文章...
- • C# 预处理器指令 - C#教程
- • PHP MySQL 预处理语句 - PHP教程
- • Flink 数据传输及反压详解
- • TiDB 在摩拜单车在线数据业务的应用和实践
相关标签/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。