2020年9月22日
摘要：
sklearn.preprocessing.PolynomialFeatures 生成多项式和交互特征。生成由度小于或等于指定度的特征的所有多项式组合组成的新特征矩阵。例如，如果输入样本是二维且格式为[a，b]，则2阶多项式特征为[1，a，b，a ^ 2，ab，b ^ 2] class sklear 阅读全文
posted @ 2020-09-22 18:28
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np.percentile numpy.percentile(a, q, axis=None, out=None, overwrite_input=False, interpolation='linear', keepdims=False) 参数： a : array，用来算分位数的对象，可以是多维 阅读全文
posted @ 2020-09-22 16:50
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摘要：
本文目录 1.数据预处理 2.特征构建 3.特征选择 4.LightGBM模型构建 5.自动调参方法 一.数据预处理 1.1 离群点处理 Tukey Method: 一种利用数据四分位差的检测方法。通过计算特征的 IQR 四分位差，得到 outlier_step=1.5*IQR，如果值大于(上四分位 阅读全文
posted @ 2020-09-22 15:52
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摘要：
np.where() numpy.where(condition[, x, y]) 参数： condition：array_like, bool，如果为True，则产生x，否则产生y x, y：array_like，从中选择的值 numpy.where() 有两种用法： 1. np.where(co 阅读全文
posted @ 2020-09-22 14:56
小小喽啰
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摘要：
np.triu_indices_from() 返回方阵的上三角矩阵的索引 numpy.triu_indices_from（arr，k = 0 ） 参数： arr ：ndarray，shape（N，N） k： int，可选，对角线偏移 例子： import numpy as np a = np.arr 阅读全文
posted @ 2020-09-22 14:17
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摘要：
区别 plt.XX之类的是函数式绘图，通过将数据参数传入plt类的静态方法中并调用方法，从而绘图。fig,ax=plt.subplots()是对象式编程，这里plt.subplots()是返回一个元组，包含了figure对象(控制总体图形大小)和axes对象(控制绘图，坐标之类的)。进行对象式绘图， 阅读全文
posted @ 2020-09-22 10:55
小小喽啰
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