详解 Scikit-learn 的 impute.SimpleImputer函数：缺失值填充器
sklearn.impute.SimpleImputer 是 Scikit-learn 库中用于数据填充的一个函数，用于对缺失的数据进行简单的填充处理。它的作用是根据输入方法来填充缺失值，常用的方法有： 均值: 将缺失值填充为该列的均值。 中位数: 将缺失值填充为该列的中位数。 最常见值: 将缺失值填充…
详解 Scikit-learn 的 compose.ColumnTransformer函数：对不同列应用不同的转换器
sklearn.compose.ColumnTransformer 是 scikit-learn 库中的一个函数，主要用于对不同数据列应用不同的数据预处理方法，常见于数据预处理过程中。它可以针对输入的列，对每一列采用不同的操作，将数据预处理流水线串联起来。 sklearn.compose.ColumnT…
详解 Scikit-learn 的 pipeline.make_pipeline函数：构建数据处理管道
SKlearn是Python中非常常用的机器学习库，自带许多机器学习算法和数据处理工具。SKlearn.pipeline是一个非常重要和方便的模块，它允许将许多不同的处理步骤组合成一个管道，将一些特定数据的处理步骤链接在一起。这些处理步骤包括特征提取、变换、标准化、降维、分类器或者回归器等。 make_…
详解 Scikit-learn 的 preprocessing.FunctionTransformer函数：自定义特征转换器
sklearn.preprocessing.FunctionTransformer 函数是 Scikit-learn 中用于自定义数据预处理的函数，其作用是将输入数据 X 经过用户指定的某个函数 f(X) 转换成新的输出数据 X_new，可以用于数据的特征提取、变换等场景。 该函数的主要参数有两个，分别…
详解 Scikit-learn 的 preprocessing.OrdinalEncoder函数：有序特征编码器
Scikit-learn是一个广泛使用的Python机器学习库，其中的sklearn.preprocessing.OrdinalEncoder函数允许将分类变量转换为整数值，以便模型可以更好地进行训练。接下来我们将详细讲解OrdinalEncoder函数的作用与使用方法。 作用 OrdinalEncod…
详解 Scikit-learn 的 pipeline.FeatureUnion函数：合并特征转换器
sklearn.pipeline.FeatureUnion 函数是 scikit-learn 库中的一个函数，用于将数据预处理的多种方式组合起来，形成一个特征矩阵。此时，多种数据预处理方式可以串行执行，也可以并行执行，以实现复杂的数据预处理工作。 使用 sklearn.pipeline.FeatureU…
详解 Scikit-learn 的 preprocessing.PowerTransformer函数：幂次转换器
Sklearn.preprocessing.PowerTransformer函数用于对数据进行幂变换。幂变换是对特征的一种重要预处理方式，可以使数据更好地满足模型对数据分布的假设，对于线性模型的效果有显著的提升。接下来将详细讲解其作用与使用方法： 作用 PowerTransformer函数主要用于两种情…
详解 Scikit-learn 的 preprocessing.QuantileTransformer函数：分位数转换器
QuantileTransformer 是 Scikit-learn（sklearn）中的一个数据预处理模块，它可以将数据分布映射到指定的分布上，并将值转换为符合高斯分布或均匀分布等分布形态。接下来我会为你提供一个完整的攻略，包括该函数的作用、使用方法和实例。 作用 QuantileTransforme…
详解 Scikit-learn 的 preprocessing.MaxAbsScaler函数：数据归一化
sklearn.preprocessing.MaxAbsScaler是Scikit-learn中用于数据标准化的函数之一，其作用是将训练集的每个特征缩放至[-1,1]之间，对测试集进行同样的缩放操作。该函数常用于以线性模型（例如：Logistic回归、SVM等）为基础的算法中。 该函数的使用方法可以概括…
详解 Scikit-learn 的 preprocessing.RobustScaler函数：数据标准化
sklearn.preprocessing.RobustScaler 是 Scikit-learn 中的一个数据预处理函数，用于将数据缩放到指定的范围，以便更好地进行统计建模或机器学习等操作。RobustScaler 的实现方式是将数据缩放到一个以中位数为中心，IQR（四分位距）为标准差的区间内，以此来…