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一、获取数据

1.导入数据：

from sklearn import datasets

from sklearn import datasets

iris=datasets.load_iris()     #导入数据集

x=iris.data                  #获得特征向量

y=iris.target                   #获得样本lable

2.

from sklearn.datasets.samples_generator import make_classification

X, y = make_classification(n_samples=6, n_features=5, n_informative=2, 

    n_redundant=2, n_classes=2, n_clusters_per_class=2, scale=1.0, 

    random_state=20)

# n_samples：指定样本数

# n_features：指定特征数

# n_classes：指定几分类

# random_state：随机种子，使得随机状可重

二、数据预处理

2.1 数据归一化（使得训练数据的标准化规则与测试数据的标准化规则同步）

from sklearn import preprocessing

data = [[0, 0], [0, 0], [1, 1], [1, 1]]

# 1. 基于mean和std的标准化

scaler = preprocessing.StandardScaler().fit(train_data)

scaler.transform(train_data)

scaler.transform(test_data)

# 2. 将每个特征值归一化到一个固定范围

scaler = preprocessing.MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)).fit(train_data)

scaler.transform(train_data)

scaler.transform(test_data)

#feature_range: 定义归一化范围，注用（）括起来

2.2 数据正则化（使得训练数据的标准化规则与测试数据的标准化规则同步，最终使得每个样本的范数都为1。）

>>> X = [[ 1., -1.,  2.],

...      [ 2.,  0.,  0.],

...      [ 0.,  1., -1.]]

>>> X_normalized = preprocessing.normalize(X, norm=‘l2‘)

>>> X_normalized                                      

array([[ 0.40..., -0.40...,  0.81...],

       [ 1.  ...,  0.  ...,  0.  ...],

       [ 0.  ...,  0.70..., -0.70...]])

2.3 one-shot编码

one-hot编码是一种对离散特征值的编码方式，在LR模型中常用到，用于给线性模型增加非线性能力。

data = [[0, 0, 3], [1, 1, 0], [0, 2, 1], [1, 0, 2]]

encoder = preprocessing.OneHotEncoder().fit(data)

enc.transform(data).toarray()

sklearn

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原文地址：https://www.cnblogs.com/cloris-Zhang/p/12295357.html