七爪源码:Python 中的数据预处理:准备好数据集的 4 个基本步骤_百度知 ...

发布网友发布时间：2024-10-02 01:08

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热心网友时间：2024-10-19 05:21

Python 数据预处理四步骤指南

数据预处理对于机器学习模型的精度至关重要。它确保数据的清洁度和一致性，尤其是在处理分类和数值数据时。下面将介绍准备数据集的四个关键步骤。

首先，导入 NumPy 和 Pandas，通过.csv 文件加载数据，以可视化数据集。

数据包含数值和分类变量，需将其分为特征和标签，以便使用scikit-learn进行预处理。

1. 处理缺失值

现实数据中常有缺失值，需妥善处理。使用SimpleImputer，通过missing_values参数指定缺失值，如使用均值（数值数据），并运用.fit和.transform方法处理。

2. 编码分类变量

分类数据需转换为数值，以便模型理解。如本例采用One Hot Encoding，为每个类别创建二进制特征。

3. 编码因变量

同样，标签（分类）也需编码，这里使用LabelEncoder，将标签值规范化为0到n_classes-1之间。

4. 训练-测试拆分

为了评估模型性能，将数据集分为训练集和测试集，便于模型应用和性能对比。