數據預處理的方法有什么？
1.數據清理 缺失值的處理 刪除變量：若變量的缺失率較高（大於80%），覆蓋率較低，且重要性較低，可以直接將變量刪除。 定值填充：工程中常見用-9999進行替代 統計量填充：若缺失率較低（小於95%）且重要性較低，則根據數據分布的情況進行填充。對於數據符合均勻分布，用該變量的均值填補 ...
原文：數據預處理（方法總結）
一 概述 在工程實踐中，我們得到的數據會存在有缺失值 重復值等，在使用之前需要進行數據預處理。數據預處理沒有標准的流程，通常針對不同的任務和數據集屬性的不同而不同。數據預處理的常用流程為：去除唯一屬性 處理缺失值 屬性編碼 數據標准化正則化 特征選擇 主成分分析。 二 數據預處理方法 . 去除唯一屬性 唯一屬性通常是一些id屬性，這些屬性並不能刻畫樣本自身的分布規律，所以簡單地刪除這些屬性即可。 ...
2018-03-07 14:54 0 40764 推薦指數：
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