Spyder是Python(x,y)的作者为它开发的一个简单的集成开发环境。和其他的Python开发环境相比，它最大的优点就是模仿MATLAB的“工作空间”的功能，可以很方便地观察和修改数组的值。(安装过了就不重新安装了(o°ω°o)
Python环境下
- 在Spyder中导入标准库：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd- 导入数据集(在File explorer把路径切换到数据集所在位置)：
dataset=pd.read_csv('Data.csv')在Variable explorer中可以点击查看数据集内容：
- 设置自变量矩阵：
X = dataset.iloc[:, :-1].values表示把数据集的所有行和除了最后一列外的所有列赋值给自变量矩阵X。
- 设置因变量向量：
y = dataset.iloc[:, 3].values表示把数据集的所有行和最后一列(本数据集中最后一列为第3列)赋值给因变量向量y。
缺失数据(Missing Data)：第4行的Salary缺失以及第6行的Age缺失。
- 用相应列的平均数处理缺失数据：
from sklearn.preprocessing import Imputer
imputer=Imputer(missing_values='NaN',strategy='mean',axis=0)
imputer=imputer.fit(X[:,1:3])
X[:,1:3]=imputer.transform(X[:,1:3])
- 处理分类数据(Categorical Data)
- 将分组标签转换为数字并且用虚拟变量来表示每一个分组数据：
- X:
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder,OneHotEncoder
labelencoder_X=LabelEncoder()
X[:,0]=labelencoder_X.fit_transform(X[:,0])
onehotencoder=OneHotEncoder(categorical_features=[0])
X=onehotencoder.fit_transform(X).toarray()
与dataset对比：
- y:
labelencoder_y=LabelEncoder()
y=labelencoder_y.fit_transform(y)
与dataset对比：
- 将数据分成训练集和测试集
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size = 0.2, random_state = 0)
- 特征缩放(Feature Scaling)
- 对X:
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
sc_X = StandardScaler()
X_train = sc_X.fit_transform(X_train)
X_test = sc_X.transform(X_test)
- 对因变量y不需要特征缩放(本例)
R环境下
- 先在Files中把工作路径切换到数据集所在位置。
- 导入数据集：
dataset=read.csv('Data.csv')在Environment中可以点击查看数据集内容：
缺失数据(Missing Data)：第4行Salary缺失以及第6行的Age缺失。
- 用相应列的平均数处理缺失数据：
dataset$Age[is.na(dataset$Age)]=mean(dataset$Age,na.rm = T)
dataset$Salary[is.na(dataset$Salary)]=mean(dataset$Salary,na.rm = T)
- 处理分类数据：
dataset$Country=factor(dataset$Country,
levels = c('France','Spain','Germany'),
labels = c(1,2,3))
dataset$Purchased=factor(dataset$Purchased,
levels = c('No','Yes'),
labels = c(0,1))
- 将数据分成训练集和测试集:
- 先导包
install.packages('caTools')在Packages勾选刚下好的包
- 分类数据：
set.seed(123)
split=sample.split(dataset$Purchased,SplitRatio = 0.8)
training_set=subset(dataset,split==TRUE)
test_set=subset(dataset,split==FALSE)
- 特征缩放(Feature Scaling)
training_set[,2:3]=scale(training_set[,2:3])
test_set[,2:3]=scale(test_set[,2:3])- (分类因子不需要特征缩放)
