数据集预处理规范

1、该脚本是python语言编写； 2、需要在python环境下运行，建议安装anaconda； 3、把需修改的文件(如批量图片)存放一个文件夹，修改代码中路径； 4、执行.py文件，重命名文件夹中的文件，提高效率。 【备注】该脚本随机读取文件，并命名，适合做深度学习数据预处理时使用，使用过程有问题请留言。

文件为多源数据集的编码形式，即预处理之后的数据 用于我的另一资源：基于多种机器学习算法的分类预测研究 该资源为机器学习结课论文，本文在对Lending Club数据集进行初步数据分析的基础上，通过选取4组不同的特征，采用同一种算法（逻辑回归，LR）进行分类预测，最终确定3个相对较优特征为：loan_amnt，annual_inc，term。随后本文针对“多源数据集”，采用神经网络、贝叶斯分类器和决策树三种算法对数据进行分类预测，最终综合三种算法的模型结果参数，确定决策树为三者最优。最后，本文仍选取Lending Club数据集作为研究对象，经预处理后，选取数据的55个特征，并将二分类问题变为三分类问题。之后，采用单一树类模型——决策树，以及集成树类模型——随机森林和极端随机树对数据进行分类预测，对比模型结果参数，得出结论：集成算法相比较于单一算法有更好的准确度和泛化能力，但是相应模型也会消耗更多计算机资源

人工智能领域深度学习训练前的数据集预处理方式，将一个文件夹下面的所有图片名称写入到txt中并且打上标签，便于后期的模型训练。项目中有测试图片和代码，可以直接运行。

数据集预处理 流行数据集的预处理（目前来自UCI存储库）。 这些方法包括： 一键编码分类变量 数值变量的最小-最大缩放范围为[0，1] 生成元数据信息： 样品数 功能数量 变量类型 一键编码字典 类名 还包括用于下载数据集并使用默认参数进行预处理的脚本。 先决条件 该项目是使用python 2.7.12和以下软件包开发的： numpy == 1.15.1 scikit学习== 0.19.2 scipy == 1.1.0 仅在下载和提取压缩文件内容时才需要这样做： wget == 3.2 xlrd == 1.1.0 用pip安装： pip install -r requirements.txt

Bigmart数据集进行Apriori规则提取 数据集预处理： 1.Bigmart数据集中有训练集和测试集，测试集中不包含结果变

视网膜血管分割全卷积网络的数据集预处理研究，张冠宏，周晓光，在深度神经网络中，对于数据集的预处理工作是非常重要的，会直接影响神经网络模型的预测结果。对于视网膜血管分割任务而言，数据

NYUV2数据集的预处理，包括提取原RGB图， 深度图，labels以及类别名的txt文件（已生成，可直接用）

preprocess.zip

KDD CUP99数据集中kddcup.data_10_percent训练集和corrected测试集字符特征数字化结果。1为原数据txt形式，2为数字化结果。