原文:数据预处理 第1篇:探索数据

探索数据是指研究数据,发现数据的结构。数据集由数据对象构成,一个数据对象代表一个实体,实体由属性构成,属性是一个数据字段,表示数据对象的一个特征,通常,在数据分析和机器学习中,属性 维度 特征和变量这四个术语可以互换。 用来描述一个数据对象的一组属性,称作属性向量或者特征向量。一个属性的类型是由该属性的值决定的,属性可以是标称的 二元的 序数的和数值的。 本文使用的数据,使用以下脚本获得,案例是预 ...

2020-12-13 12:20 1 855 推荐指数:

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数据探索预处理

数值变量:本身是数值型,其次可以进行数值操作,如:平均值和标准差等 2、数据探索 ...

Sun Mar 10 21:49:00 CST 2019 0 753
Pytorch数据读取与预处理实现与探索

  在炼丹时,数据的读取与预处理是关键一步。不同的模型所需要的数据以及预处理方式各不相同,如果每个轮子都我们自己写的话,是很浪费时间和精力的。Pytorch帮我们实现了方便的数据读取与预处理方法,下面记录两个DEMO,便于加快以后的代码效率。   根据数据是否一次性读取完,将DEMO分为 ...

Fri Mar 26 19:07:00 CST 2021 0 513
数据预处理 第2数据预处理(缺失值)

在真实的世界中,缺失数据是经常出现的,并可能对分析的结果造成影响。我们需要了解数据缺失的原因和数据缺失的类型,并从数据中识别缺失值,探索数据缺失的模式,进而处理缺失的数据。本文概述处理数据缺失的方法。 一,数据缺失的原因 首先我们应该知道:数据为什么缺失?数据的缺失是我们无法避免的,可能的原因 ...

Sun Dec 27 21:01:00 CST 2020 0 2462
数据预处理以及探索性分析(EDA)

1.根据某个列进行groupby,判断是否存在重复列。 # Count the unique variables (if we got different weight values, # ...

Sun Jul 21 20:35:00 CST 2019 0 439
常见的数据预处理--python

做过数据分析的孩子一般都知道:数据预处理很重要,大概会占用整个分析过程50%到80%的时间,良好的数据预处理会让建模结果达到事半功倍的效果。本文简单介绍python中一些常见的数据预处理,包括数据加载、缺失值处理、异常值处理、描述性变量转换为数值型、训练集测试集划分、数据规范化。 1、 加载数据 ...

Thu Jan 02 23:37:00 CST 2020 0 6807
第四数据预处理(一) - 缺失值处理

前言 在对数据有了大致的了解以后,就需要对获取到的数据进行一个预处理了。预处理的过程并不简单,大致来说分成缺失值处理,异常值处理数据归约等等 (可根据实际情况对这些阶段进行科学的取舍)。 下面将对这几个阶段一个个讲解。(本文中测试数据集nhanes2来自包 ...

Sun May 21 04:22:00 CST 2017 0 1395
第五数据预处理(二) - 异常值处理

前言 数据中如果有某个值偏离该列其他值比较离谱,那么就有可能是一个异常的值。在数据预处理中,自然需要把这个异常值检测出来,然后剔除掉,或者光滑掉,或者其他各种方法进行处理。 需要注意的是,本文仅介绍最为基础的单维度异常检测及处理方法,而在实际应用中更多用到的是多维 ...

Sun May 21 04:32:00 CST 2017 0 1786
 
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