在预处理中，涉及的常用函数如下：
df.isnull（）：判别数据中是否存在NAN数据；
df.dropna()：按要求对存在NAN的行或列进行删除；
类别数据处理：有序特征映射，类标是有大小、可排序；利用字典
类标编码： 类标无大小之分，不可排序；利用枚举
使用LabelEncoder类可以更加方便的完成类标编码；
n_values:字符串'auto'、或者整数、或者整数数组；指定每一个属性取值上界；'auto'表示自动从训练数据中推断属性值取值的上界；一个整数表示所有属性取值的上界；数组表示每个元素依次指定了一个属性的上界；
数据集和测试集的划分：常用比例为6:4、7:3、8:2；对于庞大数据集，常用9:1或者99:1；
减少过拟合方法1：正则化（L1正则化和L2正则化）
header：将行号用作列名，且是数据的开头。注意当skip_blank_lines=True时，这个参数忽略注释行和空行。所以header=0表示第一行是数据而不是文件的第一行
Display.enableVerbose使用的例子？那么恭喜您, 这里精选的方法代码示例或许可以为您提供帮助。您也可以进一步了解该方法所在类的用法示例。
在下文中一共展示了Display.enableVerbose方法的3个代码示例，这些例子默认根据受欢迎程度排序。您可以为喜欢或者感觉有用的代码点赞，您的评价将有助于我们的系统推荐出更棒的Python代码示例。
注：中的display.Display.enableVerbose方法示例由整理自Github/MSDocs等开源代码及文档管理平台，相关代码片段筛选自各路编程大神贡献的开源项目，源码版权归原作者所有，传播和使用请参考对应项目的License；未经允许，请勿转载。
这篇文章主要介绍了Python单元测试框架unittest使用方法讲解,本文讲解了unittest概述、命令行接口、测试案例自动搜索、创建测试代码、构建测试套件方法等内容,需要的朋友可以参考下
测试准备前要做的工作和测试执行完后要做的工作.包括setUp()和tearDown().
可以用命令行运行测试模块,测试类以及测试方法.
unittest支持简单的test discovery. 命令行传入discovery后,框架会自动在当前目录搜索要测试的案例并执行.搜索目录必须是包或者模块.基本使用如下:
编写以test开头的方法
多个测试套件构建成更大的测试套件
可以分无条件忽略和有条件忽略,通过装饰器实现
