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python 预测目标(y)的转换

标签二值化 >>> from sklearn import preprocessing >>> lb = preprocessing.LabelBinarizer() >>> lb.fit([1, 2, 6, 4, 2]) LabelBinarizer(neg_label=0, pos_label=1, sparse_output=False) >>> lb.classes_ array([1, 2, 4, 6]) >>> lb.transform([1, 6]) array([[1, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 1]]) 对于多类别是实例,可以使用:class:MultiLabelBinarizer: >>> lb = preprocessing.MultiLabelBinarizer() >>> lb.fit_transform([(1, 2), (3,)]) array([[1, 1, 0], [0, 0, 1]]) >>> ...

python 特征选择①

移除低方差的特征(Removing features with low variance) VarianceThreshold 是特征选择中的一项基本方法。它会移除所有方差不满足阈值的特征。默认设置下,它将移除所有方差为0的特征,即那些在所有样本中数值完全相同的特征。 假设我们有一个带有布尔特征的数据集,我们要移除那些超过80%的数据都为1或0的特征。布尔特征是伯努利随机变量,该类变量的方差为: 我们可以使用阈值 .8 * (1 - .8): >>> from sklearn.feature_selection import VarianceThreshold >>> X = [[0, 0, 1], [0, 1, 0], [1, 0, 0], [0, 1, 1], [0, 1, 0], [0, 1, 1]] >>> sel = VarianceThreshold(threshold=(.8 * (1 - .8))) >>> sel.fit_transform(X) array([[0, 1], [1, 0], [0...

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