sklearn.preprocessing+kerassklearn的数据预处理可以对业务数据进行规范化，和规范化后的数据还原，经常跟其他的模型配合使用。例如如下情况：https://github.com/influxdata/influxdb-client-python/blob/master/notebooks/stock-predictions.ipynb ExampleInfluxD

参考文档：https://pythonjishu.com/sklearn-preprocessing-labelencoder/ 转换类别数据为整数：LabelEncoder可以将字符串或其他类别型数据转换为整数。例如，如果你有一个特征包含类别"红色"、"绿色"和"蓝色"，LabelEncoder可以将它们分别编码为0、1和2。最开始我把他做向量

pandas.get_dummies、sklearn.preprocessing.OneHotEncoder.fit_transform和sklearn.preprocessing.OneHotEncoder都用于对分类变量进行独热编码，但它们在实现和使用上有一些区别。pandas.get_dummies:解释:pandas.get_dummies是pandas库中的一个函数，用于将分类变量转化为虚拟变

RESCALINGattributedatatovaluestoscaletherangein[0,1]or[−1,1]isusefulfortheoptimizationalgorithms,suchasgradientdescent,thatareusedwithinmachinelearningalgorithmsthatweightinputs(e.g.regressionandneuralnetworks).Resc

importpandasaspdimportnumpyasnpfromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassns#data=np.array([[3,-1.5,2,-5.4],[0,4,-0.3,2.1],[1,3.3,-1.9,-4.3]])#对数据的预处理求均值标准差标准

1.pad_sequences()的作用keras只能接受长度相等的序列输入。当我们的数据集中出现了长度不等的序列时，可以使用pad_sequence()函数将序列转化为经过填充以后得到的一个长度相同新的序列。2.pad_sequences()语法 1keras.preprocessing.sequence.pad_sequences(2sequenc

sklearn模块中的preprocessing、model_selection、feature_selection1.preprocessing1.1.LabelEncoder()可以给标签分配一个可数的连续编号fromsklearn.preprocessingimportLabelEncoderlabel=LabelEncoder()label.fit(['grade1','grade3','grade1

keras_preprocessing.image.image_data_generator.ImageDataGenerator.flow_from_directory()获取目录路径并生成一批增强数据。defflow_from_directory(self,directory:Any,target_size:Tuple[int,int]=(256,256),

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