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data clean
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CHANGED
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@@ -86,12 +86,15 @@ try:
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| 86 |
baseline_df['month'] = baseline_df['timestamp'].dt.month
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| 87 |
baseline_df['day'] = baseline_df['timestamp'].dt.day
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| 88 |
baseline_df['hour'] = baseline_df['timestamp'].dt.hour
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| 89 |
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| 90 |
baseline_X = np.column_stack((
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| 91 |
baseline_df['month'].values,
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| 92 |
baseline_df['day'].values,
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| 93 |
baseline_df['hour'].values,
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| 94 |
-
le_ip.transform(
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| 95 |
le_action.transform(baseline_df['action'].values)
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| 96 |
))
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| 97 |
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| 86 |
baseline_df['month'] = baseline_df['timestamp'].dt.month
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| 87 |
baseline_df['day'] = baseline_df['timestamp'].dt.day
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| 88 |
baseline_df['hour'] = baseline_df['timestamp'].dt.hour
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| 89 |
+
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| 90 |
+
# 資料清潔
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| 91 |
+
clean_ips = baseline_df['ip_address'].astype(str).apply(lambda x: x.split(" ")[0]).values
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| 92 |
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| 93 |
baseline_X = np.column_stack((
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| 94 |
baseline_df['month'].values,
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| 95 |
baseline_df['day'].values,
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| 96 |
baseline_df['hour'].values,
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| 97 |
+
le_ip.transform(clean_ips), # 🌟 這裡改用清洗過的 clean_ips
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| 98 |
le_action.transform(baseline_df['action'].values)
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| 99 |
))
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| 100 |
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