随笔分类 - python 小白学习 pandas ------ 基于python机器学习
摘要：导入葡萄酒数据： 运行结果： 划分训练集和测试集： 我们可以使用 sklearn.model_selection 中的 train_test_split 划分数据，test_size用来设置测试数据的比例，random_state用来 设置随机数是否保持一致。 这里如果你用的是 sklearn.cr
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摘要：生成类标数据： 运行结果： 有序特征的映射： 运行结果： 可以通过size_mapping映射回去 运行结果： 类标的编码： 可以简单地从0开始设置类标 运行结果： 同样我们可以使用键值对倒置还原类标 使用scikit-learn中的LabelEncoder类完成类标的编码 遇到警告可以使用下面的代
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摘要：做数据分析挖掘特征之前，都要先处理好数据，数据处理里第一步我们要先处理有缺失值的情况。 查看导入的数据缺失情况： 通过打印的输出我们可以发现使用 isnull方法可以判断值是否为空，isnull().sum()方法按列输出缺失值的个数。 我们可以利用数据框(DataFrame)的values属性来获
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