p.4 當輸入的資料有空白 去做偵測整理
'''開頭結尾
csv_data 給abcd值
'''feature
第一筆資料
第二筆資料
第三筆資料'''

p.5
dropna只要有一筆資料是缺的 就把它刪掉

p.6
內插 imputer 那上下兩個的平均值進去nan裡面
median中位數

p,7
使用imputer這個函數必須搭配fit跟transform

p.8
使用estimator必須搭配fit跟predict跟transform

p.10
ordinal 就是會依照排序排

p.14
class_le.fit_transform = fit跟transform

p.15
:全部的row

p.16
onehot 指定的那個就是1其他為0

p.27
菱形裡面是weight可存在的地方
菱形交界都在邊角點
圓形交界是在圓形與圓形的交界處

p.32
X=要去掉的東西
就是扣掉比較不重要的feature為了達到好的accurancy

p/40
selectfrommodel threshold就是我的要求!