该相关系数是由卡尔·皮尔逊在前人的研究基础上所提出的相关统计量，可以用来度量两个变量之间的简单线性关系。它的计算公式如下：
特征抽取是数据挖掘任务最为重要的一个环节，一般而言，它对最终结果的影响要高过数据挖掘算法本身。
大家好，我是架构君，一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说数据挖掘入门系列教程（六）之数据集特征选择「建议收藏」,希望能够帮助大家进步!!!
一般在数据分析的过程中，拿到数据不会去直接去建模，而是先做描述性分析来对数据有一个大致的把握，很多后续的建模方向也是通过描述性分析来进一步决定的。那么除了在Excel/R中可以去做描述性分析。
目录 1 特征工程是什么？ 2 数据预处理 2.1 无量纲化 2.1.1 标准化 2.1.2 区间缩放法 2.1.3 标准化与归一化的区别 2.2 对定量特征二值化 2.3 对定性特征哑编码 2.4 缺失值计算 2.5 数据变换 2.6 回顾 3 特征选择 3.1 Filter 3.1.1 方差选择法 3.1.2 相关系数法 3.1.3 卡方检验 3.1.4 互信息法 3.2 Wrapper 3.2.1 递归特征
目录 1 特征工程是什么？ 2 数据预处理 2.1 无量纲化 2.1.1 标准化 2.1.2 区间缩放法 2.1.3 标准化与归一化的区别 2.2 对定量特征二值化 2.3 对定性特征哑编码 2.4 缺失值计算 2.5 数据变换 2.6 回顾 3 特征选择 3.1 Filter 3.1.1 方差选择法 3.1.2 相关系数法 3.1.3 卡方检验 3.1.4 互信息法 3.2 Wrapper 3.2.1 递归
本文中使用 sklearn 中的 IRIS（鸢尾花）数据集[1]来对特征处理功能进行说明。IRIS 数据集由 Fisher 在 1936 年整理，包含 4 个特征（Sepal.Length（花萼长度）、Sepal.Width（花萼宽度）、Petal.Length（花瓣长度）、Petal.Width（花瓣宽度）），特征值都为正浮点数，单位为厘米。目标值为鸢尾花的分类（Iris Setosa（山鸢尾）、Iris Versicolour（杂色鸢尾），Iris Virginica（维吉尼亚鸢尾））。导入 IRIS 数据集的代码如下：
有这么一句话在业界广泛流传：数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已。那特征工程到底是什么呢？顾名思义，其本质是一项工程活动，目的是最大限度地从原始数据中提取特征以供算法和模型使用。
特征对训练模型时非常重要的；用于训练的数据集包含一些不重要的特征，可能导致模型性能不好、泛化性能不佳；例如：
数据预处理要点： 1.使用log（x+1）来转换偏斜的数字特征 -，这将使我们的数据更加正常 2.为分类要素创建虚拟变量 3.将数字缺失值（NaN）替换为各自列的平均值
有这么一句话在业界广泛流传：数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已。那特征工程到底是什么呢？顾名思义，其本质是一项工程活动，目的是最大限度地从原始数据中提取特征以供算法和模型使用。通过总结和归纳，人们认为特征工程包括以下方面：
数据预处理后，我们生成了大量的新变量（比如独热编码生成了大量仅包含0或1的变量）。但实际上，部分新生成的变量可能是多余：一方面它们本身不一定包含有用的信息，故无法提高模型性能；另一方面过这些多余变量在构建模型时会消耗大量内存和计算能力。因此，我们应该进行特征选择并选择特征子集进行建模。
目录 1 特征工程是什么？ 2 数据预处理 2.1 无量纲化 2.1.1 标准化 2.1.2 区间缩放法 2.1.3 标准化与归一化的区别 2.2 对定量特征二值化 2.3 对定性特征哑编码 2.4 缺失值计算 2.5 数据变换 3 特征选择 3.1 Filter 3.1.1 方差选择法 3.1.2 相关系数法 3.1.3 卡方检验 3.1.4 互信息法 3.2 Wrapper 3.2.1 递归特征消除法 3.3
许多教程中的数据与现实世界中的数据之间的差异在于，真实世界的数据很少是干净和同构的。特别是，许多有趣的数据集缺少一些数据。为了使事情变得更复杂，不同的数据源可能以不同的方式标记缺失数据。
特征抽取是数据挖掘任务最为重要的一个环节，一般而言，它对最终结果的影响要高过数据挖掘算法本身。但怎样选取好的特征，还没有严格、快捷的规则可循，这也是数据挖掘科学更像是一门艺术的所在。创建好的规则离不开直觉，还需要专业领域知识和数据挖掘经验，光有这些还不够，还得不停地尝试、摸索，在试错中前进，有时多少还要靠点运气。
1、JavaScript 定义了几种数据类型? 哪些是原始类型?哪些是复杂类型?原始类型（或基本数据类型）和复杂类型的区别是什么? 最新的 ECMAScript 标准定义了 7 种数据类型: 6种原始
一个数组包含性检测方法，一个幂运算符。没了，ES2016就这两个新特性，还都是锦上添花的东西
在数据表或 DataFrame 中有很多识别缺失值的方法。一般情况下可以分为两种：一种方法是通过一个覆盖全局的掩码表示缺失值， 另一种方法是用一个标签值（sentinel value） 表示缺失值。在掩码方法中， 掩码可能是一个与原数组维度相同的完整布尔类型数组， 也可能是用一个比特（0 或 1） 表示有缺失值的局部状态。在标签方法中， 标签值可能是具体的数据（例如用 -9999 表示缺失的整数） ， 也可能是些极少出现的形式。另外， 标签值还可能是更全局的值， 比如用 NaN（不是一个数） 表示缺失的浮点数。
思想: 双重 for 循环是比较笨拙的方法，它实现的原理很简单：先定义一个包含原始数组第一个元素的数组，然后遍历原始数组，将原始数组中的每个元素与新数组中的每个元素进行比对，如果不重复则添加到新数组中，最后返回新数组；因为它的时间复杂度是O(n^2)，如果数组长度很大，效率会很低。
在1995年5月，Eich 大神在10天内就写出了第一个脚本语言的版本，JavaScript 的第一个代号是 Mocha，Marc Andreesen 起的这个名字。由于商标问题以及很多产品已经使用了 Live 的前缀，网景市场部将它改名为 LiveScript。在1995年11月底，Navigator 2.0B3 发行，其中包含了该语言的原型，这个版本相比之前没有什么大的变化。在1995年12月初，Java 语言发展壮大，Sun 把 Java 的商标授权给了网景。这个语言被再次改名，变成了最终的名字——JavaScript。在之后的1997年1月，标准化以后，就成为现在的 ECMAScript。
过滤式是过滤式的方法先对数据集进行特征选择，然后再训练学习器，特征选择过程与后续学习器无关，也就是说我们先用特征选择过程对初始特征进行“过滤”，再用过滤后的特征来训练模型。
Set对象就像一个数组，但是仅包含唯一项。Set对象是值的集合，可以按照插入的顺序迭代它的元素。Set中的元素只会出现一次，即 Set 中的元素是唯一的。
NumPy 的一个重要部分是能够执行快速的逐元素运算，包括基本算术（加法，减法，乘法等），和更复杂的运算（三角函数，指数函数和对数函数等）。Pandas 从 NumPy 继承了大部分功能，我们在“NumPy 数组上的计算：通用函数”中介绍的ufunc对此至关重要。
原作者: 2016 Nicolas P. Rougier MIT协议 翻译版权归我所有
上期说到数据分析师一般对业务数据提取的时候就会进行数据清洗，也会做一些业务逻辑或者数据逻辑上的特征处理。但由于特征工程是数据建模重要的一环，所以这里就做一个简单的总结。希望能给大家带来一些小小地帮助～
注意：逻辑非也可以用于将一个值转化为与其对应的布尔值。而同时使用两个逻辑非操作符，实际上会模拟Boolean()转型函数的行为。其中，第一个逻辑非操作符会基于无论什么操作数返回一个布尔值，而第二个逻辑非操作则对该布尔值进行求反，于是就得到这个值真正对应的布尔值。
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/132369.html原文链接：https://javaforall.cn
indexOf()完整语法： array.indexOf(item,start)
看本文之前先看看Panda是概览，大致了解一下：数据分析篇 | Pandas 概览
Set 是一个集合，它类似于数组，但是成员的值都是唯一的，没有重复的值。它允许你存储任何类型的唯一值，无论是原始值或者是对象引用。
要计算的百分位数或百分位数序列，必须在 0 和 100 之间（包括 0 和 100）。
JavaScript一共有6中数据类型： 基本数据类型（5）：字符串（String）、数字(Number)、布尔(Boolean)、数组(Array)、空（Null）、未定义（Undefined） 复杂数据类型（1）：对象(Object) 注意：Array、Date、Math、Error Set(ES6).....都是属于Object中
ECMA 描述了一组用于操作数据值的操作符。包括: 算数操作符、位操作符、关系操作符以及相等操作符等。
JavaScript 的对象（Object），本质上是键值对的集合（Hash 结构），但是传统上只能用字符串当作键。这给它的使用带来了很大的限制。
默认按升序排列数组项，排序时会调用每个数组项的 toString() 转型方法，然后比较得到的字符串，以确定如何排序。即使数组中的每一项都是数值， sort() 方法比较的也是字符串，因此会出现以下的这种情况
如果你了解面向对象语言的发展史，那你可能听说过 Smalltalk 这门语言。它的影响力之大，以至于之后诞生的面向对象语言，或多或少都借鉴了它的设计和实现。
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NumPy，即 Numerical Python，是 Python 中最重要的数值计算基础包之一。许多提供科学功能的计算包使用 NumPy 的数组对象作为数据交换的标准接口之一。我涵盖的关于 NumPy 的许多知识也适用于 pandas。
head() 与 tail() 用于快速预览 Series 与 DataFrame，默认显示 5 条数据，也可以指定要显示的数量。
start：可选的整数参数。规定在字符串中开始检索的位置。它的合法取值是 0 到 stringObject.length - 1。如省略该参数，则将从字符串的首字符开始检索。
如果我们没有变量，我们就不得不写大量的代码去枚举和检查输入的名字，然后去显示它们，这样做显然是低效率和不可行的 。
数据挖掘.jpg 从上面的数据挖掘场景可知，当数据预处理完成后，我们需要选择有意义的特征，输入机器学习的算法模型进行训练。通常来说，从两个方面考虑来选择特征： 特征是否发散：如果一个特征不发散，例如方
加载数据 import pandas as pd df_wine = pd.read_csv('http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/wine/wine.data', header=None) df_wine.columns = ['Class label', 'Alcohol', 'Malic acid', 'Ash', 'Alcalinity of
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