东莞市长安网站建设公司,网站设计公司皆选奇点网络,跟男友做网站,网站建设算无形资产四、数据预处理——处理连续型特征#xff1a;二值化与分段 点击标题即可获取文章相关的源代码文件哟#xff01; - sklearn.preprocessing.Binarizer 根据阈值将数据二值化#xff08;将特征值设置为0或1#xff09;#xff0c;用于处理连续型变量。大于阈值的值映射为1二值化与分段 点击标题即可获取文章相关的源代码文件哟 - sklearn.preprocessing.Binarizer 根据阈值将数据二值化将特征值设置为0或1用于处理连续型变量。大于阈值的值映射为1而小于或等于阈值的值映射为0。默认阈值为0时特征中所有的正值都映射到1。二值化是对文本计数数据的常见操作分析人员可以决定仅考虑某种现象的存在与否。它还可以用作考虑布尔随机变量的估计器的预处理步骤例如使用贝叶斯设置中的伯努利分布建模。
preprocessing.KBinsDiscretizer 这是将连续型变量划分为分类变量的类能够将连续型变量排序后按顺序分箱后编码。总共包含三个重要参数
