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 ...

（一）數值特征 數值特征（numerical feature），可以是連續的（continuous），也可以是離散的（discrete），一般表示為一個實數值。 例：年齡、價格、身高、體重、測量數據。 不同算法對於數值特征的處理要求不同。下文中的一些數據處理方法，因為是針對某一特征列的單調 ...

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 ...

1. 標准化（Standardization or Mean Removal and Variance Scaling) 變換后各維特征有0均值，單位方差。也叫z-score規范化（零均值規范化）。 ...

1、標准化（中心化） 在許多機器學習執行前，需要對數據集進行標准化處理。因為很對算法假設數據的特征服從標准正態分布。所以如果不對數據標准化，那么算法的效果會很差。 例如，在學習算法的目標函數，都假設數據集的所有特征集中在0附近，並且有相同的方差。如果某個特征的方差遠大於其他特征的方差 ...

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 ...