1.去除唯一屬性 類似於身份證信息，編號這類的屬性，對數據分析無實際意義作用，在數據預處理的過程中我們將其刪除。 2.缺失值填補 （1）均值填補：使用屬性的平均值進行填補。 （2）同類均值填補：將樣本進行分類，然后將缺失值所在類的屬性均值拿來進行填補。 （3）眾數填補：屬性值出現 ...

https://medium.com/@aniruddha.choudhury94/part-2-bert-fine-tuning-tutorial-with-pytorch-for-text-cla ...

數據預處理主要內容包括：數據清洗、數據集成、數據交換、數據規約 1.數據清洗 1.1缺失值處理 缺失值處理方法：刪除記錄、數據插補、不處理 常見插補方法： 插補方法 方法描述 均值/中位數/眾數插補 根據屬性值類型，用屬性值 ...

1、數據類型 數據分析中主要有兩類變量： 分類變量：分類變量取值一個集合，每一個值表示變量的一個分類，分類變量可以分為順序變量和名稱變量 順序變量可以按照一定順序排列起來，如：評價體檢結果：不良<一般<良好 名稱變量不存在順序關系，如：性別男或者女 ...

一.數據預處理概述 　　常遇到的數據存在噪聲、冗余、關聯性、不完整性等。 數據預處理常見處理方法： （1）數據清理：補充缺失值、消除噪聲數據、識別或刪除離群點（異常值）並解決不一致性。 　　　　目標：數據格式標准化、異常數據清除、重復數據清除、錯誤糾正 （2）數據集成：將多個數據數據 ...

數據預處理技術數據清理：空缺值處理、格式標准化、異常數據清除、錯誤糾正、重復數據的清除數據集成：將多個數據源中的數據結合起來並統一存儲，建立數據倉庫的過程實際上就是數據集成。數據變換：平滑、聚集、規范化、最小 最大規范化等數據歸約：維歸（刪除不相關的屬性（維））、數據壓縮（PCA,LDA,SVD ...

Weka數據預處理(一) 對於數據挖掘而言，我們往往僅關注實質性的挖掘算法，如分類、聚類、關聯規則等，而忽視待挖掘數據的質量，但是高質量的數據才能產生高質量的挖掘結果，否則只有"Garbage in garbage out"了。保證待數據數據質量的重要一步就是數據預處理（Data ...

...