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python中常用的九种预处理方法分享(python九大特点)

编辑:rootadmin

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本文总结的是我们大家在python中常见的数据预处理方法,以下通过sklearn的preprocessing模块来介绍;

1. 标准化(Standardization or Mean Removal and Variance Scaling)

变换后各维特征有0均值,单位方差。也叫z-score规范化(零均值规范化)。计算方式是将特征值减去均值,除以标准差。

一般会把train和test集放在一起做标准化,或者在train集上做标准化后,用同样的标准化器去标准化test集,此时可以用scaler

实际应用中,需要做特征标准化的常见情景:SVM

2. 最小-最大规范化

最小-最大规范化对原始数据进行线性变换,变换到[0,1]区间(也可以是其他固定最小最大值的区间)

3.规范化(Normalization)

规范化是将不同变化范围的值映射到相同的固定范围,常见的是[0,1],此时也称为归一化。

将每个样本变换成unit norm。

得到:

python中常用的九种预处理方法分享(python九大特点)

可以发现对于每一个样本都有,0.4^2+0.4^2+0.^2=1,这就是L2 norm,变换后每个样本的各维特征的平方和为1。类似地,L1 norm则是变换后每个样本的各维特征的绝对值和为1。还有max norm,则是将每个样本的各维特征除以该样本各维特征的最大值。在度量样本之间相似性时,如果使用的是二次型kernel,需要做Normalization

4. 特征二值化(Binarization)

给定阈值,将特征转换为0/1

5. 标签二值化(Label binarization)

6. 类别特征编码

有时候特征是类别型的,而一些算法的输入必须是数值型,此时需要对其编码。

上面这个例子,第一维特征有两种值0和1,用两位去编码。第二维用三位,第三维用四位。

另一种编码方式

7.标签编码(Label encoding)

8.特征中含异常值时

9.生成多项式特征

这个其实涉及到特征工程了,多项式特征/交叉特征。

原始特征:

转化后:

总结

标签: python九大特点

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