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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)

需安装 pip install python_docx 生成的word文档如下

这是第一天的教程目录，该实例一共8天的教程，讲的非常详细 目录 Django框架的介绍Django的安装Django框架开发创建项目的指令Django项目的目录结构HTTP协议HTTP协议的请求和响应请求request 和 响应 responseURL 介绍路由Django 中的 URL路由配置视图viewurl和带有参数的视图函数url 正则表达式命名分组(?pxxx) 和 带有参数的视图函数请求和响应HTTP 请求HTTP 响应GET方式传参GET方式传参参数获取(查询字符串 Query String)POST传递参数的获取Django中的应用 - app什么是应用(app)创建应用appDjango应用的结构组成 day01 Django框架的介绍