Data PreProcessing
As shown in the infograph we will break down data preprocessing in 6 essential steps.
Get the dataset from here that is used in this example
import numpy as np import pandas as pdStep 2: Importing dataset
dataset = pd.read_csv("Data.csv") X = dataset.iloc[ : , :-1].values Y = dataset.iloc[ : , 3].valuesStep 3: Handling the missing data
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])Step 4: Encoding categorical data
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder, OneHotEncoder labelencoder_X = LabelEncoder() X[ : , 0] = labelencoder_X.fit_transform(X[ : , 0])Creating a dummy variable
onehotencoder = OneHotEncoder(categorical_features = [0]) X = onehotencoder.fit_transform(X).toarray() labelencoder_Y = LabelEncoder() Y = labelencoder_Y.fit_transform(Y)Step 5: Splitting the datasets into training sets and Test sets
from sklearn.cross_validation import train_test_split X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split( X , Y , test_size = 0.2, random_state = 0)Step 6: Feature Scaling
from sklearn.preprocessing import StandardScaler sc_X = StandardScaler() X_train = sc_X.fit_transform(X_train) X_test = sc_X.fit_transform(X_test)Done
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