处理连续性特征 二值化与分段 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 ...
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2020-05-28 16:24:21
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1.读取 2.数据预处理 3.数据划分—训练集和测试集数据划分 from sklearn.model_selection import train_test_split x_train,x_test, y_train, y_test = train_test_split(data, target, ...
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2020-05-27 13:40:14
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2020-05-27 09:25:14
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2020-05-25 19:27:04
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2020-05-25 00:11:01
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2020-05-24 19:24:31
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2020-05-24 16:48:39
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2020-05-23 21:50:40
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1.读取 2.数据预处理 # 词性还原def get_wordnet_pos(treebank_tag): if treebank_tag.startswith('J'): return nltk.corpus.wordnet.ADJ elif treebank_tag.startswith('V' ...
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2020-05-23 20:31:50
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2020-05-23 20:25:55
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