根据数据特征进行数据筛选和数据类型转换

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2023-01-12 15:18:44

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commons-fileupload-1.2.1.jar和commons-io-1.3.2.jar 案例上传： http://hi.baidu.com/lichao77821/blog

数据挖掘04-不同数据类型的特征处理一、特征与目标的概念二、数值型特征处理2.1 归一化2.2 离散化2.3.1 离散化的两种方式2.3.2 两种方式对比2.3 特征缩放2.4 特征标准化三、类别型特征处理3.1 标签编码3.1.1 直接替换字符串3.1.2 该列特征转化为 category 特征，然后再用编码得到的作为数据3.2 自定义二分类3.3 One-Hot编码3.3.1 pandas-get_dummies3.3.2 sklearn-DictVectorizer3.3.3 sklearn-Labe

【代码】利用Python将dataframe格式的所有列的数据类型转换为分类数据类型。

特征构造得到足够的广度后，将这些特征进行筛选特征选择主要有两个功能：减少特征数量、降维，使模型泛化能力更强，减少过拟合增强对特征和特征值之间的理解通常来说，从两个方面考虑来选择特征：特征是否发散：如果一个特征不发散，例如方差接近于0，也就是说样本在这个特征上基本上没有差异，这个特征对于样本的区分并没有什么用。特征与目标的相关性：这点比较显见，与目标相关性高的特征，应当优选选择特征选择指的是从原始数据中选择最具有代表性和重要性的特征，保留这些特征并去除无用或冗余的特征。

一、数据变换在数据分析中的角色 1、数据变换可以将不同渠道的数据统一到一个目标数据库里。在数据变换前，需要先对字段进行筛选，然后对数据进行探索和相关性分析，接着是选择算法模型，然后针对算法模型对数据的需求进行数据变换，从而完成数据挖掘前的准备工作数据变换是数据准备的重要环节，它通过数据平滑、数据聚集、数据概化和规范化等方式将数据转换成适用于数据挖掘的形式。 2、常见的变换方法：数据平滑：...

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