简介： scikit-learn（简称sklearn）是一个备受欢迎的Python机器学习库，提供了丰富的工具和算法，用于数据预处理、特征选择、模型训练和评估等任务。本文将深入介绍scikit-learn的安装和使用方...

在进行机器学习任务时，处理分类特征是至关重要的。然而，由于大多数机器学习算法只接受数值型输入，因此我们需要对分类特征进行编码以便于模型的训练和预测。本文将介绍11种常见的分类变量编码...

引言： 时间序列数据是按照一定的时间间隔记录的一系列观测值。这种数据通常包含了丰富的信息，但往往是不可见的。处理时间序列数据常见的问题包括无序时间戳、缺失值、异常值和噪声等。本文将...

在机器学习建模之前，数据准备至关重要。这一过程通常包括数据选择、数据预处理和数据转换等步骤。本文将重点介绍使用Python的Scikit-Learn库进行简单数据转换的两种方法。 一、数据缩放 在数据...

引言 在数据预处理的过程中，识别和处理异常值是至关重要的一步。异常值可能会对分析结果产生严重影响，因此需要采用有效的方法来识别和处理。本文将介绍使用DBSCAN算法来检测数据集中的异常值...

在机器学习中，特征工程是至关重要的一环，它涉及将原始数据转化为机器学习算法可以理解和利用的形式。特征工程的质量直接影响着模型的性能、可解释性和鲁棒性。 特征工程的重要性 提高模型准确...

在学习如何使用 Scikit-learn 时，我们显然必须对机器学习的底层概念有一定的了解，因为 Scikit-learn 无非是实现机器学习原理和相关任务的实用工具。机器学习主要分为三种类型： 监督学习：模...