python-pandas-數(shù)據(jù)分析技術(shù)與編程方法講座

1、Python Pandas 數(shù)據(jù)分析技術(shù)與編程方法,,Python入門開發(fā)環(huán)境IDEpandas數(shù)據(jù)分析庫數(shù)據(jù)規(guī)整化數(shù)據(jù)聚合與分組實例分析——泰坦尼克之災(zāi),目錄,Python是自由軟件豐碩成果之一創(chuàng)始人 Guido van Rossum時間地點 1989年圣誕節(jié)期間在阿姆斯特丹創(chuàng)造名字來源 大蟒蛇飛行馬戲團愛好者淵源 從ABC發(fā)展而來

2、 主要受Modula-3的影響 結(jié)合了Unix shell和C的習(xí)慣,Python的歷史,Python是一種面向?qū)ο蟮慕忉屝哉Z言免費的可移植的可擴展的簡單的萬能的,Python的語言特點,Python是一種語法簡單的腳本語言運行方式 命令行、交互式、圖形集成環(huán)境面向?qū)ο?甚至還支持異常處理模塊和包 與Java類似，還開發(fā)了JPy

3、thon語言擴展 可以用C/C++/Java編寫新的語言模塊豐富的庫 數(shù)據(jù)分析/科學(xué)計算/機器學(xué)習(xí)/GUI/ ... ...,Python的語法特點,它使程序員的生活更有趣簡單易學(xué)功能豐富誰在使用Python呢？GoogleNASA豆瓣......,Python的魅力,當我們編寫Python代碼時，我們得到的是一個包含Python代碼的以.py為擴展名的文本文件。要運行代碼，就需要Python解釋器去

4、執(zhí)行.py文件。,Python解釋器,CPython當我們從Python官方網(wǎng)站下載并安裝好Python 2.7后，我們就直接獲得了一個官方版本的解釋器：CPython。這個解釋器是用C語言開發(fā)的，所以叫CPython。在命令行下運行python就是啟動CPython解釋器。CPython是使用最廣的Python解釋器。,Python解釋器,IPythonIPython是基于CPython之上的一個交互式解釋器，也就是說，IPyt

5、hon只是在交互方式上有所增強，但是執(zhí)行Python代碼的功能和CPython是完全一樣的。CPython用>>>作為提示符，而IPython用In [序號]:作為提示符。,Python解釋器,PyPyPyPy是另一個Python解釋器，它的目標是執(zhí)行速度。PyPy采用JIT技術(shù)，對Python代碼進行動態(tài)編譯（注意不是解釋），所以可以顯著提高Python代碼的執(zhí)行速度。絕大部分Python代碼都可以在PyPy下

6、運行，但是PyPy和CPython有一些是不同的，這就導(dǎo)致相同的Python代碼在兩種解釋器下執(zhí)行可能會有不同的結(jié)果。如果你的代碼要放到PyPy下執(zhí)行，就需要了解PyPy和CPython的不同點。,Python解釋器,JythonJython是運行在Java平臺上的Python解釋器，可以直接把Python代碼編譯成Java字節(jié)碼執(zhí)行。,Python解釋器,IronPythonIronPython和Jython類似，只不過IronP

7、ython是運行在微軟.Net平臺上的Python解釋器，可以直接把Python代碼編譯成.Net的字節(jié)碼。,Python解釋器,OS： 64位 windows 7 Version：python-2.7.11.msi注意：1.安裝時勾選add to environment，默認安裝pip2.添加pip環(huán)境變量 path = C:\Python27\ScriptsPyPI (PythonPackageIndex)

8、是python官方的第三方庫的倉庫，pip是一個安裝和管理Python包的工具。,Windows下 Python 安裝與配置,python shellIDLE(Python GUI)ipython Notepad++PyCharm,Python開發(fā)環(huán)境,eclipse +PyDev IDE配置PyDev Interpreter打開 Window->Preferences.對話框，選擇" PyDev"

9、->"Interpreter Python"， 點擊New，從Python的安裝路徑下選擇Python.exe。也可以點Auto Config自動配置，會搜索安裝好的python自動配置。,Python開發(fā)環(huán)境,Python開發(fā)環(huán)境,Python文件不支持中文注釋問題：# coding=#!/usr/bin/python# -*- coding: -*-#!/usr/bin/python# v

10、im: set fileencoding= :eg:# coding=utf-8,特別注意：Python文件編碼聲明,Python中行首的空白是重要的，它稱為縮進。在邏輯行首的空白（空格和制表符）用來決定邏輯行的縮進層次，從而用來決定語句的分組。 if 0==1: print 'We are in a world of arithmetic pain' print 'Tha

11、nk you for playing' 將輸出Thank you for playing if 0==1: print 'We are in a world of arithmetic pain' print 'Thank you for playing' 將不會有輸出,特別注意：縮進,可以使用空格或制表符產(chǎn)生縮進，兩個空格或四個空格都是可以

12、的，不過一般建議使用一個制表符TAB產(chǎn)生縮進，你的程序應(yīng)該固定使用一種縮進規(guī)則。Python代碼縮進決定了代碼的邏輯關(guān)系，而不僅僅是為了好看！??！,特別注意：縮進,pandas 數(shù)據(jù)分析numpy 科學(xué)計算包scipy 科學(xué)計算包matplotlib 畫圖/表scikit-learn 機器學(xué)習(xí)庫Seaborn 數(shù)據(jù)可視化工具包,常用擴展包,Python的一個數(shù)據(jù)分析包

13、AQR Capital Management于2008年4月開發(fā)2009年底開源目前由專注于Python數(shù)據(jù)包開發(fā)的PyData開發(fā)team繼續(xù)開發(fā)和維護，屬于PyData項目的一部分。約定俗成的導(dǎo)入慣例： In [1]: from pandas import Series, DataFrame In [2]: import pandas as pd,Pandas,1.SeriesSeries是一維標記數(shù)組，可

14、以存儲任意數(shù)據(jù)類型，如整型、字符串、浮點型和Python對象等，軸標一般指索引。Series Numpy中的一維array Python基本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)List區(qū)別：List中的元素可以是不同的數(shù)據(jù)類型，而Array和Series中則只允許存儲相同的數(shù)據(jù)類型，這樣可以更有效的使用內(nèi)存，提高運算效率。,Pandas中的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),2. DataFrame DataFrame是二維標記數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，列可以是不同的數(shù)據(jù)類型。它是最

15、常用的pandas對象，像Series一樣可以接收多種輸入：lists、dicts、series和DataFrame等。初始化對象時，除了數(shù)據(jù)還可以傳index和columns這兩個參數(shù)。,Pandas中的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),3. PanelPanel很少使用，然而是很重要的三維數(shù)據(jù)容器。Panel data源于經(jīng)濟學(xué)，也是pan(el)-da(ta)-s的來源。,Pandas中的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),4. Panel4DPanel4D是像Panel一樣

16、的4維容器，作為N維容器的一個測試。Panel4D是Panel的一個子集，因此Panel的大多數(shù)方法可用于4D，但以下方法不可用：join, to_excel, to_frame, to_sparse, groupby。,Pandas中的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),5. PanelNDPanelND是一個擁有factory集合，可以創(chuàng)建像Panel4D一樣N維命名容器的模塊。,Pandas中的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),通過傳遞一個list對象來創(chuàng)建Series，默認

17、創(chuàng)建整型索引；In [4]: obj = Series([4, 7, -5, 3])創(chuàng)建一個帶有索引來確定每一個數(shù)據(jù)點的Series ;In [8]: obj2 = Series([4, 7, -5, 3], index=['d', 'b', 'a', 'c'])如果你有一些數(shù)據(jù)在一個Python字典中，你可以通過傳遞字典來創(chuàng)建一個Series；In [11]:

18、sdata = {'Ohio': 35000, 'Texas': 71000, 'Oregon': 16000, 'Utah': 5000}In [12]: obj3 = Series(sdata)In [14]: states = ['California', 'Ohio', 'Oregon', 'Texas&#

19、39;]In [15]: obj4 = Series(sdata, index=states),Series相關(guān)操作——創(chuàng)建,通過一個布爾數(shù)組過濾，純量乘法，或使用數(shù)學(xué)函數(shù)，將會保持索引和值間的關(guān)聯(lián)：,Series相關(guān)操作,Series是一個定長的，有序的字典，因為它把索引和值映射起來了。它可以適用于許多期望一個字典的函數(shù)：,Series相關(guān)操作,在pandas中用函數(shù) isnull 和 notnull 來檢測數(shù)據(jù)丟失：pd.isn

20、ull(obj4)pd.notnull(obj4)Series也提供了這些函數(shù)的實例方法：obj4.isnull(),Series相關(guān)操作,Series的一個重要功能是在算術(shù)運算中它會自動對齊不同索引的數(shù)據(jù)：,Series相關(guān)操作,Series對象本身和它的索引都有一個 name 屬性，它和pandas的其它一些關(guān)鍵功能整合在一起：,Series相關(guān)操作,從坐標軸刪除條目，drop 方法將會返回一個新的對象并從坐標軸中刪除指定的一

21、個或多個值：,Series相關(guān)操作,Series除了可以使用索引值，也可以僅使用整數(shù)來索引：,Series相關(guān)操作,直方圖：,Series相關(guān)操作,字符串方法：,Series相關(guān)操作,通過傳遞一個NumPy array，時間索引以及列標簽來創(chuàng)建一個DataFrame；用一個相等長度列表的字典；它的索引會自動分配，并且對列進行了排序；如果設(shè)定了一個列的順序，DataFrame的列將會精確的按照所傳遞的順序排列；,DataFrame相

22、關(guān)操作——創(chuàng)建,通過一個嵌套的字典格式創(chuàng)建DataFrame：外部鍵會被解釋為列索引，內(nèi)部鍵會被解釋為行索引；內(nèi)部字典的鍵被結(jié)合并排序來形成結(jié)果的索引； 可以對結(jié)果轉(zhuǎn)置：,DataFrame相關(guān)操作——創(chuàng)建,DataFrame中的一列可以通過字典記法或?qū)傩詠頇z索：注意，返回的Series包含和DataFrame相同的索引，并它們的 name 屬性也被正確的設(shè)置了。,DataFrame相關(guān)操作——檢索,為

23、了使DataFrame可以 在行上進行標簽索引， 將介紹特殊的索引字段 ix 。這使你可以從 DataFrame選擇一個行 和列的子集，這也是一 種不是很冗長的重新索 引的方法。,DataFrame相關(guān)操作——檢索,對于DataFrame，有很多方法來選擇和重排包含在pandas對象中的數(shù)據(jù)。,DataFrame相關(guān)操作——檢索,列可以通過賦值來修改。例如，空的‘debt’列可以

24、通過一個純量或一個數(shù)組來賦值；注意：通過列表或數(shù)組給一列賦值時，所賦的值的長度必須和DataFrame的長度相匹配。使用Series來賦值，它會代替在DataFrame中精確匹配的索引的值，并在所有的空洞插入丟失數(shù)據(jù)NaN；給一個不存在的列賦值，將會創(chuàng)建一個新的列；,DataFrame相關(guān)操作——賦值,pandas的最重要的特性之一是在具有不同索引的對象間進行算術(shù)運算。當把對象加起來時，如果有任何索引對不相同的話，在結(jié)果中將會把各

25、自的索引聯(lián)合起來。,DataFrame相關(guān)操作——算術(shù)運算,在不同索引對象間的算術(shù)運算，當一個軸標簽在另一個對象中找不到時，你可能想要填充一個特定的值，如0。How to do it？,DataFrame相關(guān)操作,對于DataFrame，可以從任何坐標軸刪除索引值：像字典一樣 del 關(guān)鍵字將會刪除列：,DataFrame相關(guān)操作,寫入excel文件：df.to_excel('foo.xlsx', sh

26、eet_name='Sheet1')從excel文件中讀取：pd.read_excel('foo.xlsx', 'Sheet1', index_col=None, na_values=['NA'])寫入csv文件：df.to_csv('foo.csv')從csv文件中讀?。簆d.read_csv('foo.csv')寫入HDF5

27、存儲：df.to_hdf('foo.h5','df')從HDF5存儲中讀?。簆d.read_hdf('foo.h5','df'),DataFrame相關(guān)操作——導(dǎo)入和保存數(shù)據(jù),首先，作為一個激發(fā)性的例子，考慮一個二維數(shù)組和它的一個行間的差分：這被稱為 廣播 (broadcasting)。,DataFrame 和 Series 間的操作,在一個DataFra

28、me和一個Series間的操作是類似的：,DataFrame 和 Series 間的操作,pandas的索引對象用來保存坐標軸標簽和其它元數(shù)據(jù)（如坐標軸名或名稱）。構(gòu)建一個Series或DataFrame時任何數(shù)組或其它序列標簽在內(nèi)部轉(zhuǎn)化為索引：,pandas的索引對象,索引對象是不可變的，不能由用戶改變：索引對象的不可變性非常重要，這樣它可以在數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中結(jié)構(gòu)中安全的共享：,pandas的索引對象,pandas中的主要索引對象

29、：,pandas的索引對象,除了類似于陣列，索引也有類似固定大小集合一樣的功能：,pandas的索引對象,每個索引都有許多關(guān)于集合邏輯的方法和屬性，且能夠解決它所包含的數(shù)據(jù)的常見問題。,pandas的索引對象,reindex，意味著使數(shù)據(jù)符合一個新的索引來構(gòu)造一個新的對象。在Series上調(diào)用 reindex 重排數(shù)據(jù)，使得它符合新的索引，如果那個索引的值不存在就引入缺失數(shù)據(jù)值：,pandas對象的一個關(guān)鍵方法——重新索引,為了對時間

30、序列這樣的數(shù)據(jù)排序，當重建索引的時候可能想要對值進行內(nèi)插或填充。 method 選項可以是你做到這一點，使用一個如 ffill 的方法來向前填充值：reindex 的 method（內(nèi)插）選項：,pandas對象的一個重要功能——重新索引,對于DataFrame， reindex 可以改變（行）索引，列或兩者。當只傳入一個序列時，結(jié)果中的行被重新索引了：,pandas對象的一個重要功能——重新索引,使用 columns 關(guān)鍵

31、字可以使列重新索引：,pandas對象的一個重要功能——重新索引,一次可以對兩個重新索引，可是插值只在行側(cè)（0坐標軸）進行：,pandas對象的一個重要功能——重新索引,使用帶標簽索引的 ix 可以把重新索引做的更簡單：,pandas對象的一個重要功能——重新索引,reindex 函數(shù)的參數(shù)：,pandas對象的一個重要功能——重新索引,Pandas提供了大量的方法能夠輕松的對Series，DataFrame和Panel對象進行各種符合

32、各種邏輯關(guān)系的合并操作。ConcatMerge （類似于SQL類型的合并）Append （將一行連接到一個DataFrame上）,數(shù)據(jù)規(guī)整化——合并,concat,數(shù)據(jù)規(guī)整化——合并,merge默認情況下，merge做的是“inner”連接，結(jié)果中的鍵是交集。其他方式還有“l(fā)eft”，“right”以及“outer”。,數(shù)據(jù)規(guī)整化——合并,append,數(shù)據(jù)規(guī)整化——合并,Stack/unstack,數(shù)據(jù)規(guī)整化——

33、重塑,數(shù)據(jù)透視表,數(shù)據(jù)規(guī)整化——重塑,DataFrame中常常會出現(xiàn)重復(fù)行，DataFrame的duplicated方法返回一個布爾型Series，表示各行是否是重復(fù)行；還有一個drop_duplicated方法，它返回一個移除了重復(fù)行的DataFrame：,數(shù)據(jù)規(guī)整化——清理,執(zhí)行描述性統(tǒng)計：df.mean()在其它軸上進行描述性統(tǒng)計：df.mean(1),數(shù)據(jù)聚合與分組,對數(shù)據(jù)應(yīng)用函數(shù)：,數(shù)據(jù)聚合與分組,對于”group by”操

34、作，我們通常是指以下一個或多個操作步驟：（Splitting）按照一些規(guī)則將數(shù)據(jù)分為不同的組；（Applying）對于每組數(shù)據(jù)分別執(zhí)行一個函數(shù)；（Combining）將結(jié)果組合到一個數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中；,數(shù)據(jù)聚合與分組,分組并對每個分組執(zhí)行sum函數(shù)：通過多個列進行分組形成一個層次索引，然后執(zhí)行函數(shù)：,數(shù)據(jù)聚合與分組,泰坦尼克號問題之背景：就是大家都熟悉的『Jack and Rose』的故事，豪華游艇快沉了，大家都驚恐逃生，可

35、是救生艇的數(shù)量有限，無法人人都上，副船長發(fā)話了『lady and kid first！』，所以是否獲救其實并非隨機，而是基于一些背景有rank先后的。訓(xùn)練和測試數(shù)據(jù)是一些乘客的個人信息以及存活狀況，要嘗試根據(jù)它生成合適的模型并預(yù)測其他人的存活狀況。這是一個二分類問題，是logistic regression所能處理的范疇。,實例——邏輯回歸Kaggle泰坦尼克之災(zāi),從機器學(xué)習(xí)問題角度監(jiān)督學(xué)習(xí)無監(jiān)督學(xué)習(xí)半監(jiān)督學(xué)習(xí),機器學(xué)習(xí)——算

36、法概覽,從算法的功能角度回歸算法(Regression Algorithms)基于實例的算法(Instance-based Algorithms)決策樹類算法(Decision Tree Algorithms)貝葉斯類算法(Bayesian Algorithms)聚類算法(Clustering Algorithms)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)類算法(Artificial Neural Network Algorithms)深度學(xué)習(xí)(De

37、ep Learning Algorithms)降維算法(Dimensionality Reduction Algorithms)模型融合算法(Ensemble Algorithms),機器學(xué)習(xí)——算法概覽,機器學(xué)習(xí)——算法概覽,預(yù)測結(jié)果如果是離散值(比如郵件分類問題中的垃圾郵件/普通郵件，比如用戶會/不會購買某商品)，那么我們把它叫做分類問題(classification problem)；樸素貝葉斯、邏輯回歸、支持向量機等預(yù)測

38、結(jié)果是連續(xù)值(比如房價，股票價格等等)，那么我們把它叫做回歸問題(regression problem)。線性回歸等,機器學(xué)習(xí)——分類與回歸,邏輯回歸 監(jiān)督學(xué)習(xí) 分類問題邏輯回歸的成功之處在于，將原本輸出結(jié)果通過sigmoid函數(shù)映射到(0,1)，從而完成概率的估測。邏輯回歸能夠較好地把兩類樣本點分隔開，解決分類問題。,機器學(xué)習(xí)——邏輯回歸,泰坦尼克號問題之背景：就是大家都熟悉的『Jack and Rose』的故事，豪華游艇

39、快沉了，大家都驚恐逃生，可是救生艇的數(shù)量有限，無法人人都上，副船長發(fā)話了『lady and kid first！』，所以是否獲救其實并非隨機，而是基于一些背景有rank先后的。訓(xùn)練和測試數(shù)據(jù)是一些乘客的個人信息以及存活狀況，要嘗試根據(jù)它生成合適的模型并預(yù)測其他人的存活狀況。這是一個二分類問題，是logistic regression所能處理的范疇。

40、 https://www.kaggle.com/,實例——邏輯回歸Kaggle泰坦尼克之災(zāi),import pandas as pd #數(shù)據(jù)分析import numpy as np #科學(xué)計算from pandas import Series,DataFramedata_train = pd.read_csv("/Users/WGW/Titanic_data/Train.csv")data_train,實

41、例——邏輯回歸Kaggle泰坦尼克之災(zāi),data_train如下所示：,實例——邏輯回歸Kaggle泰坦尼克之災(zāi),訓(xùn)練數(shù)據(jù)中總共有891名乘客，but有些屬性的數(shù)據(jù)不全，比如說：Age（年齡）屬性只有714名乘客有記錄Cabin（客艙）更是只有204名乘客是已知的,實例——邏輯回歸Kaggle泰坦尼克之災(zāi),我們用下列的方法，得到數(shù)值型數(shù)據(jù)的一些分布：mean字段告訴我們，大概0.383838的人最后獲救了，平均乘客年齡

42、大概是29.7歲(計算這個時候會略掉無記錄的)…,實例——邏輯回歸Kaggle泰坦尼克之災(zāi),統(tǒng)計乘客各屬性分部：,實例——邏輯回歸Kaggle泰坦尼克之災(zāi),實例——邏輯回歸Kaggle泰坦尼克之災(zāi),1、被救的人300多點，不到半數(shù)；2、3等艙乘客非常多；3、遇難和獲救的人年齡似乎跨度都很廣；4、3個不同的艙年齡總體趨勢似乎也一致，3等艙乘客20歲多點的人最多， 1等艙40歲左右的最多；5、登船港口人數(shù)按照S、C、Q遞減

43、，而且S遠多于另外兩港口。,實例——邏輯回歸Kaggle泰坦尼克之災(zāi),可能會有一些想法了：1、不同艙位/乘客等級可能和財富/地位有關(guān)系，最后獲救概率可能會不一樣？2、年齡對獲救概率也一定是有影響的，畢竟前面說了，副船長還說『小孩和女士先走』呢？3、和登船港口是不是有關(guān)系呢？也許登船港口不同，人的出身地位不同？,實例——邏輯回歸Kaggle泰坦尼克之災(zāi),屬性與獲救結(jié)果的關(guān)聯(lián)統(tǒng)計：,實例——邏輯回歸Kaggle泰坦尼克之災(zāi),實例——邏

44、輯回歸Kaggle泰坦尼克之災(zāi),實例——邏輯回歸Kaggle泰坦尼克之災(zāi),實例——邏輯回歸Kaggle泰坦尼克之災(zāi),實例——邏輯回歸Kaggle泰坦尼克之災(zāi),實例——邏輯回歸Kaggle泰坦尼克之災(zāi),先把Cabin缺失與否作為條件(雖然這部分信息缺失可能并非未登記，丟失了而已？所以這樣做未必妥當)，先在有無Cabin信息這個粗粒度上看看Survived的情況。,實例——邏輯回歸Kaggle泰坦尼克之災(zāi),大體數(shù)據(jù)的情況看了一遍，對感興趣的

45、屬性也有個大概的了解了。 下一步干啥？處理處理這些數(shù)據(jù)（feature engineering過程），為機器學(xué)習(xí)建模做點準備吧,實例——邏輯回歸Kaggle泰坦尼克之災(zāi),Cabin：按Cabin有無數(shù)據(jù)，將這個屬性處理成Yes和No兩種類型吧。Age：通常遇到缺值的情況，我們會有幾種常見的處理方式。,實例——邏輯回歸Kaggle泰坦尼克之災(zāi),缺失數(shù)據(jù)常用處理方式：1、如果缺值的樣本占總數(shù)比例極高，我們可能就直接舍棄了，作為特征加

46、入的話，可能反倒帶入noise，影響最后的結(jié)果了。2、如果缺值的樣本適中，而該屬性非連續(xù)值特征屬性(比如說類目屬性)，那就把NaN作為一個新類別，加到類別特征中。3、如果缺值的樣本適中，而該屬性為連續(xù)值特征屬性，有時候我們會考慮給定一個step(比如這里的age，我們可以考慮每隔2/3歲為一個步長)，然后把它離散化，之后把NaN作為一個type加到屬性類目中。4、有些情況下，缺失的值個數(shù)并不是特別多，那我們也可以試著根據(jù)已有的值，

47、擬合一下數(shù)據(jù)，補充上。,實例——邏輯回歸Kaggle泰坦尼克之災(zāi),用scikit-learn中的RandomForest來擬合缺失的年齡數(shù)據(jù)：,實例——邏輯回歸Kaggle泰坦尼克之災(zāi),實例——邏輯回歸Kaggle泰坦尼克之災(zāi),因為邏輯回歸建模時，需要輸入的特征都是數(shù)值型特征，我們通常會先對類目型的特征因子化。 什么叫做因子化呢？舉個例子：以Cabin為例，原本一個屬性維度，因為其取值可以是[‘yes’,’no’]，而將其平展開為’

48、Cabin_yes’,’Cabin_no’兩個屬性。原本Cabin取值為yes的，在此處的”Cabin_yes”下取值為1，在”Cabin_no”下取值為0原本Cabin取值為no的，在此處的”Cabin_yes”下取值為0，在”Cabin_no”下取值為1,實例——邏輯回歸Kaggle泰坦尼克之災(zāi),使用pandas的”get_dummies”來完成特征因子化，并拼接在原來的”data_train”之上：,實例——邏輯回歸Kaggl

49、e泰坦尼克之災(zāi),各屬性值之間scale差距太大，將對收斂速度造成幾萬點傷害值！甚至不收斂！ 先用scikit-learn里面的preprocessing模塊做一個scaling，所謂scaling，其實就是將一些變化幅度較大的特征化到[-1,1]之內(nèi)。,實例——邏輯回歸Kaggle泰坦尼克之災(zāi),把需要的feature字段取出來，轉(zhuǎn)成numpy格式，使用scikit-learn中的LogisticRegression建模：,實例——邏輯