数据预处理的方法有什么？
1.数据清理 缺失值的处理 删除变量：若变量的缺失率较高（大于80%），覆盖率较低，且重要性较低，可以直接将变量删除。 定值填充：工程中常见用-9999进行替代 统计量填充：若缺失率较低（小于95%）且重要性较低，则根据数据分布的情况进行填充。对于数据符合均匀分布，用该变量的均值填补 ...
原文：数据预处理（方法总结）
一 概述 在工程实践中，我们得到的数据会存在有缺失值 重复值等，在使用之前需要进行数据预处理。数据预处理没有标准的流程，通常针对不同的任务和数据集属性的不同而不同。数据预处理的常用流程为：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。 二 数据预处理方法 . 去除唯一属性 唯一属性通常是一些id属性，这些属性并不能刻画样本自身的分布规律，所以简单地删除这些属性即可。 ...
2018-03-07 14:54 0 40764 推荐指数：
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