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样本数据不均衡的数据的解决方案： 过采样：生成样本少的样本，和样本多的样本一样多（同样多） 下采样：两种样本一样小，从多的样本中删除一部分（同样少） 特征缩放：对Amount列进行特征缩放，使其分布范围和其他特征属性的分布范围保持一致 机器学习误区：会认为数值大的数据重要程度较大，但是我们拿到数据，其实每个属性的重要程度是一样的，所以需要进行特征缩放 所以可以进行：归一化（缩放到0~1）或者标准化(缩放到-1~1)

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前有《鸟哥的Linux私房菜》，今有伟哥的python私房菜。伟哥对鸟哥，都是不可或缺的好基友，一天一粒，保证你无限活力。 Python具有易读、易学、易维护、可移植性、跨平台等特点，在最近几年深受欢迎而迅速崛起。python属于所想即所得的语言，实现功能简单浅显易懂。但是Python的创立者有意设计了限制性很强的语法，使得不好的编程习惯都不能通过编译，本书主要是笔者在实践中所遇到的经常使用的技巧性文章，希望对读者有所帮助。 作者：菜鸟飞不动链接：https://www.jianshu.com/p/980d4a399d71来源：简书著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。