发表评论取消回复
相关阅读
相关 Weka数据采集操作
具体操作: \---->启动Weka者,Open file导入已采集的数据文件weather.nominal.arff ![Center][] \---
相关 weka---数据预处理
数据预处理包括数据的缺失值处理、标准化、规范化和离散化处理。 1、数据的缺失值处理:weka.filters.unsupervised.attribute.ReplaceMi
相关 StandardScalers数据预处理
标准化 我们知道,在训练模型的时候,要输入features,即因子,也叫特征。对于同一个特征,不同的样本中的取值可能会相差非常大,一些异常小或异常大的数据会误导模型的
相关 数据预处理过程
1,去除唯一属性: 如id属性,自增列,含唯一值的列,这些属性并不能描述本身的分布规律。 2,处理缺失值: (1)直接使用含有缺失值的特征,如决策树算法。 (2
相关 数据预处理_数据标准化
minmax标准化离差 公式:按列看,(x-min)/(max-min) X_train = np.array([[1,-1,2],
相关 数据预处理技术
1.均值移除(Mean removal) 通常我们把每个特征值移除,以保证特征值均为0(即标准化处理),这样可以消除特征值之间的偏差(bias).将下面几行代码加入之前打开
相关 数据预处理
一.数据缺失 对缺失数据进行补全(原文链接:[https://www.cnblogs.com/jiaxin359/p/8594640.html)][https_www.cnb
还没有评论,来说两句吧...