数据预处理的分类,数据预处理方法

数据预处理的概念 2023-11-16 22:54 455 墨鱼

数据预处理的概念

数据预处理的分类,数据预处理方法

1.1 数据挖掘中使⽤的数据的原则1.2 常见的数据预处理⽅法⼆、数据清洗2.1 缺失值处理的两种⽅法删除法，根据数据处理的不同⾓度，删除法可分为以下4种：插补法：在条件这也是一种很好的预处理技术，有时可以通过减小数据大小来提高模型的性能。它主要用于数值特征。在离散化中，数字特征分为bin / intervals。每个bin都包含一定范围内的数值。一个bi

我们使用从泰坦尼克号提取出来的数据，这个数据有三个特征，一个数值型，两个字符型，标签也是字符型。从这里开始，我们就使用这个数据给大家作为例子，让大家慢慢熟悉sklearn中数据预处数据预处理在训练PyTorch模型之前，我们需要预处理数据。如果查看数据集，您将看到它具有两种类型的列：数值列和分类列。数字列包含数字信息。CreditScore,Balan

ˇ▂ˇ 处理分类特征1.DataFrame.get_dummies 2.OneHotEncoder 标准化数据集1、Standard Scaler 2、Normalization 如果有正确的数据预处理和特征工程，该模型更有可能与数据未得到很好预数据预处理的方法主要包括去除唯一属性、处理缺失值、属性编码、数据标准化正则化、特征选择、主成分分析等，这篇文章将会全面地总结数据预处理的基本方法。一、去除唯一属性唯一属

⊙▽⊙ 数据预处理有多种方法：数据清理、数据集成、数据变换、数据归约等。如果根据用途分类，数据预处理大致可以分为如下几类缺失值处理---在数据采集过程中容易产生把分类数据(标称数据)转换为数值编码，以整数的方式表示，对分类数据编码，Scikit-Learn有两种方式：顺序编码和OneHot编码。1,顺序编码顺序编码把每一个catego

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标签：数据预处理方法