python 特点预处理

Python特点预处理技术可用于将原始数据转化为可用于机器学习算法的数据格式，并进行特点选择和特点提取。这里介绍几种常见的预处理技术，可以在Python中方便地实现。

# 导入所需模块
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.feature_selection import SelectKBest, mutual_info_classif
from sklearn.decomposition import PCA
# 载入数据
data = pd.read_csv('data.csv')
X = data.drop(columns=['label'])
y = data['label']
# 标准化
scaler = StandardScaler()
X_std = scaler.fit_transform(X)
# 特点选择
selector = SelectKBest(mutual_info_classif, k=10)
X_sel = selector.fit_transform(X_std, y)
# 特点提取
pca = PCA(n_components=5)
X_pca = pca.fit_transform(X_sel)
# 打印处理后的数据形状
print(X_pca.shape)

以上代码展现了Python中的三种特点预处理技术。首先进行数据标准化，使得区别特点的数值具有相同的重要性。接着进行特点选择，只选择最具有预测能力的特点。在这里使用互信息作为评价指标，挑选出前10个特点。然落后行特点提取，利用主成份分析将高维度数据降维，提取出最重要的五个特点。最后输出处理后的数据形状。