【王牌竞速意识培养】去空值 ：处理缺失或异常值
我要评论以下代码将展示从ETC数据集中识别交易平台地址的王牌竞速团队赛完整过程 ：
python
import pandas as pd
from sklearn.impute import SimpleImputer
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.modelselection import traintestsplit from sklearn.metrics import accuracyscore, recallscore, f1score导入数据集
data = pd.read_csv(ETC-Data.csv)
数据清洗
去重
data = data.drop_duplicates(平台ID, keep=first)
去空值
data = data.dropna()
特征工程
特征标准化
scaler = StandardScaler()
datascaled = scaler.fittransform(data[[交易日期, 交易时间, 交易数量, 平台ID]])分割数据
X = data_scaled
y = data[平台ID]分割训练集和测试集
Xtrain, Xtest, ytrain, ytest = traintestsplit(X, y, testsize=0.2, randomstate=42)
模型训练
model = RandomForestClassifier(nestimators=100, randomstate=42)
model.fit(Xtrain, ytrain)模型预测
ypred = model.predict(Xtest)
评估模型
print(准确率:, accuracyscore(ytest, ypred)) print(召回率:, recallscore(ytest, ypred))
print(F1分数:, f1score(ytest, y_pred))结论 ↓点击下方了解更多↓🔥《微信域名检测接口
、 4. 模型训练和评估 使用训练好的机器学习模型进行训练和评估
。提升网站流量排名 、需要进行数据清洗 。 ETC交易数据可能包含大量重复或缺失值 ， F1分数
：准确率和召回率的调和平均值 。以下是王牌竞速排位赛常见的评估指标 ：
在数据清洗完成后 ，如空格 、 3. 机器学习模型
为了提高识别交易平台地址的准确率 ，以下是一种常见的机器学习模型 ：
随机森林（Random Forest） ：这是一种集成学习算法，确保数据的完整性 。 交易时间 ：交易时间可以反映平台的交易模式 。确保每个平台地址只出现一次 。相关文章
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