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 ...

（一）数值特征 数值特征（numerical feature），可以是连续的（continuous），也可以是离散的（discrete），一般表示为一个实数值。 例：年龄、价格、身高、体重、测量数据。 不同算法对于数值特征的处理要求不同。下文中的一些数据处理方法，因为是针对某一特征列的单调 ...

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 ...

1. 标准化（Standardization or Mean Removal and Variance Scaling) 变换后各维特征有0均值，单位方差。也叫z-score规范化（零均值规范化）。 ...

1、标准化（中心化） 在许多机器学习执行前，需要对数据集进行标准化处理。因为很对算法假设数据的特征服从标准正态分布。所以如果不对数据标准化，那么算法的效果会很差。 例如，在学习算法的目标函数，都假设数据集的所有特征集中在0附近，并且有相同的方差。如果某个特征的方差远大于其他特征的方差 ...

数据预处理主要内容包括：数据清洗、数据集成、数据交换、数据规约 1.数据清洗 1.1缺失值处理 缺失值处理方法：删除记录、数据插补、不处理 常见插补方法： 插补方法 方法描述 均值/中位数/众数插补 根据属性值类型，用属性值 ...

1、数据类型 数据分析中主要有两类变量： 分类变量：分类变量取值一个集合，每一个值表示变量的一个分类，分类变量可以分为顺序变量和名称变量 顺序变量可以按照一定顺序排列起来，如：评价体检结果：不良<一般<良好 名称变量不存在顺序关系，如：性别男或者女 ...

一.数据预处理概述 　　常遇到的数据存在噪声、冗余、关联性、不完整性等。 数据预处理常见处理方法： （1）数据清理：补充缺失值、消除噪声数据、识别或删除离群点（异常值）并解决不一致性。 　　　　目标：数据格式标准化、异常数据清除、重复数据清除、错误纠正 （2）数据集成：将多个数据数据 ...