python中sklearn库在数据预处理中的详细用法,及5个常用的Scikit-learn(通常简称为 sklearn)程序代码示例

在这里插入图片描述

文章目录

  • 前言
  • 1. 数据清洗:使用 sklearn.preprocessing 中的 StandardScaler 和 MinMaxScaler 进行数据规范化。
  • 2. 缺失值处理:使用 sklearn.impute 中的 SimpleImputer 来填充缺失值。
  • 3. 数据编码:使用 sklearn.preprocessing 中的 OneHotEncoder 进行独热编码。
  • 4. 数据拆分:使用 sklearn.model_selection 中的 train_test_split 将数据集拆分为训练集和测试集。
  • 总结


前言

Scikit-learn(通常简称为 sklearn)是一个在 Python 中广泛使用的开源机器学习库,它包含了许多用于预处理数据的工具。

sklearn是针对Python编程语言的免费软件机器学习库,它是scikit-learn的简称,是一个基于Python的第三方模块。sklearn库集成了一些常用的机器学习方法,在进行机器学习任务时,并不需要实现算法,只需要简单的调用sklearn库中提供的模块就能完成大多数的机器学习任务。

sklearn库是在Numpy、Scipy和matplotlib的基础上开发而成的,因此在介绍sklearn的安装前,需要先安装这些依赖库。

下面是一些在数据预处理中常用的 sklearn 功能和相应的代码示例


Scikit-learn(通常简称为 sklearn)是一个在 Python 中广泛使用的开源机器学习库,它包含了许多用于预处理数据的工具。下面是一些在数据预处理中常用的 sklearn 功能和相应的代码示例。

1. 数据清洗:使用 sklearn.preprocessing 中的 StandardScaler 和 MinMaxScaler 进行数据规范化。

from sklearn.preprocessing import StandardScaler, MinMaxScaler  #  示例数据  
data = [[0, 0], [0, 0], [1, 1], [1, 1]]  # 使用 StandardScaler 进行标准化  
scaler = StandardScaler()  
scaled_data = scaler.fit_transform(data)  
print(scaled_data)  # 使用 MinMaxScaler 进行规范化  
scaler = MinMaxScaler()  
scaled_data = scaler.fit_transform(data)  
print(scaled_data)

2. 缺失值处理:使用 sklearn.impute 中的 SimpleImputer 来填充缺失值。

from sklearn.impute import SimpleImputer  
import numpy as np  # 示例数据,其中第二列包含缺失值(NaN)  
data = [[0, np.nan], [0, 0], [1, 1], [1, 1]]  # 使用 SimpleImputer 填充缺失值(默认为平均值)  
imputer = SimpleImputer(strategy='mean')  
imputed_data = imputer.fit_transform(data)  
print(imputed_data)

3. 数据编码:使用 sklearn.preprocessing 中的 OneHotEncoder 进行独热编码。

from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder  
import numpy as np  # 示例数据,其中第二列是类别标签(整数)  
data = [[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1]]  # 使用 OneHotEncoder 进行独热编码  
encoder = OneHotEncoder(sparse=False)  
encoded_data = encoder.fit_transform(data)  
print(encoded_data)

4. 数据拆分:使用 sklearn.model_selection 中的 train_test_split 将数据集拆分为训练集和测试集。

from sklearn.model_selection import train_test_split  
import numpy as np  # 示例数据,用于训练模型(预测房价)  
data = [[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1]]  # X = features, y = target (house price)  
y = np.array([0, 1, 1, 0])  # target labels (0 = low price, 1 = high price)  
X = data[:, 0:2]  # features (first two columns of data)  # 使用 train_test_split 将数据集拆分为训练集和测试集(比例为 80% 和 20%)  
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)  
print('Training data:', X_train)  # training features (X_train) and labels (y_train)  
print('Testing data:', X_test)  # testing features (X_test) and labels (y_test) for model evaluation and prediction on unseen data (real-world scenario)

总结

Scikit-learn和sklearn其实是同一个机器学习库的不同叫法,两者没有本质的区别。Scikit-learn是Scikit和Learn两个单词的组合,而sklearn是scikit-learn的简称,它包含各种无监督和监督学习技术,例如分类、回归、聚类等。

Scikit-learn是Python中非常流行的机器学习库,它提供了许多实用的模块和工具,例如分类器、预处理器、聚类算法等,可以大大简化机器学习任务的开发过程。Scikit-learn基于NumPy、SciPy和matplotlib等库,具有简单易用的特点,同时社区支持也很丰富。

总之,Scikit-learn和sklearn是同一个机器学习库的不同叫法。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/152303.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

Nosql之redis概述及基本操作

关系数据库与非关系型数据库概述 关系型数据库 关系型数据库是一个结构化的数据库,创建在关系模型(二维表格模型)基础上,一般面向于记录。SQL语句(标准数据查询语言)就是一种基于关系型数据库的语言,用于执行对关系型…

常见负载均衡算法/策略(概念)

目录 1.1. 轮循均衡(Round Robin) 1.2. 权重轮循均衡(Weighted Round Robin) 1.3. 随机均衡(Random) 1.4. 权重随机均衡(Weighted Random) 1.5. 响应速度均衡(R…

聊一聊go的单元测试(goconvey、gomonkey、gomock)

文章目录 概要一、测试框架1.1、testing1.2、stretchr/testify1.3、smartystreets/goconvey1.4、cweill/gotests 二、打桩和mock2.1、打桩2.2、mock2.2.1、mockgen2.2.1、示例 三、基准测试和模糊测试3.1、基准测试3.2、模糊测试 四、总结4.1、小结4.2、其他4.3、参考资料 概要…

Pinia的使用

Pinia官网 💡 直观 store 就像组件一样熟悉。API 旨在让您编写组织良好的 store 。 🔑 类型安全 类型是推断出来的,这意味着即使在 JavaScript 中 store 也可以为您提供自动完成功能! ⚙️ 开发工具支持 Pinia 与 Vue devtools…

六.Linux远程登录

1.说明:公司开发的时候,具体的应用场景是这样的 1.linux服务器是开发小组共享 2.正式上线的项目是运行在公网 3.因此程序员需要远程登录到Linux进行项目管理或者开发 4.画出简单的网络拓扑示意图(帮助理解) 5.远程登录客户端有Xshell6、Xftp6&#xff0…

7年经验之谈 —— 如何高效的开展app的性能测试?

APP性能测试是什么 从网上查了一下,貌似也没什么特别的定义,我这边根据自己的经验给出一个自己的定义,如有巧合纯属雷同。 客户端性能测试就是,从业务和用户的角度出发,设计合理且有效的性能测试场景,制定…

3D建模基础教程:石墨工具介绍

3DMAX的石墨(Graphite)工具是一个强大的建模工具,可以用来创建和编辑复杂的3D模型。下面是对石墨工具的详细介绍: 石墨工具的界面布局: 石墨工具的界面与3DMAX的主界面相同,包括菜单栏、工具栏、视图区、…

二十三种设计模式全面解析-解锁外观模式的神秘面纱:深入探讨外观模式的魔力

在软件设计的世界中,有一种设计模式以其简洁而强大的特性闪耀着光芒,它就是——外观模式(Facade Pattern)。这个模式隐藏在代码的背后,默默地协调着各个子系统,为我们创造了一种优雅的编程体验。本文将带你…

Mysql字符串类型编码问题

Q: 数据库 Redis 出现 字符比较不一致问题 A:调查后发现在数据库中使用的 account 编码为 utf8mb4_unicode_ci,而这种其实是不区分大小写的,后面我们根据情况,将编码换为 utf8mb4_bin就可以了 参考: utf8mb4_Sageice的博客-CSDN博客 MySQ…

【LeetCode】二叉树OJ

目录 一、根据二叉树创建字符串 二、二叉树的层序遍历 三、二叉树的层序遍历 II 四、二叉树的最近公共祖先 五、二叉搜索树与双向链表 六、从前序与中序遍历序列构造二叉树 七、从中序与后序遍历序列构造二叉树 一、根据二叉树创建字符串 606. 根据二叉树创建字符串 - …

redis运维(八)数据类型(一)字符串

一 字符串 说明: 不需要精通,但是得有一个粗略的认识,然后利用help command查看具体使用仅做记录查询 ① 基础概念 说明: ex是用来收敛内存使用率备注: 早期set是不带ex的默认: 不设置ex,是常驻内存 key和value的命名规范 …

Java-类和类的关系

代码 总结: 【1】面向对象的思维:找参与者,找女孩类,找男孩类 【2】体会了什么叫方法的形参,什么叫方法的实参: 具体传入的内容 实参: 【3】类和类可以产生关系: (1…

基于非洲秃鹫算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码

基于非洲秃鹫算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码 文章目录 基于非洲秃鹫算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码1.PNN网络概述2.变压器故障诊街系统相关背景2.1 模型建立 3.基于非洲秃鹫优化的PNN网络5.测试结果6.参考文献7.Matlab代码 摘要:针对PNN神…

powershell环境变量

示例 添加临时环境变量 $Env:Path";D:\Apps\nodejs"参考 microsoft about_Environment_Variables

电容的耐压值是什么意思呢?

电容是什么? 电容是一种能以电荷的形式储存能量的装置。与同样大小的电池相比,电容能储存的能量要小得多,大约1w个电容存储的能量才顶一节电池存储的能量,但对于许多电路设计来说却足够使用了。 看下图的直插式电容,…

K8S配置资源管理

这里写目录标题 K8S配置资源管理一.Secret1.介绍2.Secret 有四种类型3.创建 Secret4.使用方式 二.ConfigMap1.介绍2.创建 ConfigMap3.Pod 中使用 ConfigMap4.用 ConfigMap 设置命令行参数5.通过数据卷插件使用ConfigMap6.ConfigMap 的热更新7.ConfigMap 更新后滚动更新 Pod K8S…

中级程序员——uniapp和小程序面试题

😄博主:小猫娃来啦 😄文章核心:uniapp和小程序面试题 文章目录 用uniapp有遇到一些兼容性问题吗?uniapp最大的优点是什么?uniapp如何实现多端兼容?uniapp是如何做跨端适配的?常用的u…

信息中心网络提出的背景、研究现状及研究内容

信息中心网络什么时候提出的?未来发展前景?有什么著名实验室在做? 1、提出背景: 互联网产生于上世纪60年代: (1)网络设备数量呈指数性增长 截至2022年底全球范围内预计将有超过280亿台终端设…

简单工厂、工厂方法和抽象工厂模式(创建型设计模式)的 C++ 代码示例模板

文章目录 前言代码仓库简单工厂模式(Simple Factory)工厂方法模式(Factory Method)抽象工厂模式(Abstract Factory)总结参考资料作者的话 前言 简单工厂、工厂方法和抽象工厂模式(创建型设计模…

如理解WPF绑定中的UpdateSourceTrigger

在WPF中,UpdateSourceTrigger是一个枚举,用于确定绑定源(比如视图模型中的属性)的更新时机。这对于数据绑定特别重要,因为它控制着用户界面上的更改何时反映到绑定的数据源属性上。下面是UpdateSourceTrigger的几个值&…