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PYTHON答题攻略
特征工程
包载入
from sklearn.preprocessing import StandarScaler
data_x 待处理数据-转化为数字模型
data_y 已知结果
训练数据data_x = ss.fit_transform(train_use_0.values)
建模
回归模型 from sklearn.linear_model import LinearRegression
分类模型 from sklearn.linear_model import LogisticRegression
lr.fit(data_x,data_y) #所有模型训练函数一样 fit
测试集预测
result = lr.predict(test_x)
#导出pd.DataFrame({'predict':result}).to_csv('.csv'）
数据预处理
提取需要的数据
数据类型转换 .astype()
数据离散化
.map({::::})
.get_dummies(df,columns=[,,])
数据载入及探索
pd.readcsv()
.head()
.columns
.describe()
.info()
pandas
numpy
matplotlib
