[人工智能]机器学习的数据特征处理

特征工程的意义：

所有一切让模型效果变好的数据处理方式都属于特征工程。

特征预处理

数据清洗

归一化和标准化

数据清洗：

1.数据去重

2.用正则去除的明显错误

数据清洗的方式：

from sklearn.preprocessing import Imputer

1.均值填充

2.中值填充

3.众数填充

imp1 = Imputer(missing_values='NaN', strategy='mean', axis=0)
imp2 = Imputer(missing_values='NaN', strategy='median', axis=0)
imp3 = Imputer(missing_values='NaN', strategy='most_frequent', axis=0)

# print(imp1.transform(X))#将均值填充
# print(imp1.fit_transform(X))将两项合并
# print(imp1.statistics_)
fit（）与fit_transformer,fit加transformer可以指定任意一行或者列 而fit_transfomer是对全局进行分转化。在大规模数据中并不适用。

# 按常数填充
imp4 = SimpleImputer(missing_values=np.nan, strategy='constant',fill_value=1)
imp4.fit_transform(X)

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