原文:數據預處理 第1篇:探索數據

探索數據是指研究數據,發現數據的結構。數據集由數據對象構成,一個數據對象代表一個實體,實體由屬性構成,屬性是一個數據字段,表示數據對象的一個特征,通常,在數據分析和機器學習中,屬性 維度 特征和變量這四個術語可以互換。 用來描述一個數據對象的一組屬性,稱作屬性向量或者特征向量。一個屬性的類型是由該屬性的值決定的,屬性可以是標稱的 二元的 序數的和數值的。 本文使用的數據,使用以下腳本獲得,案例是預 ...

2020-12-13 12:20 1 855 推薦指數:

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數據探索預處理

數值變量:本身是數值型,其次可以進行數值操作,如:平均值和標准差等 2、數據探索 ...

Sun Mar 10 21:49:00 CST 2019 0 753
Pytorch數據讀取與預處理實現與探索

  在煉丹時,數據的讀取與預處理是關鍵一步。不同的模型所需要的數據以及預處理方式各不相同,如果每個輪子都我們自己寫的話,是很浪費時間和精力的。Pytorch幫我們實現了方便的數據讀取與預處理方法,下面記錄兩個DEMO,便於加快以后的代碼效率。   根據數據是否一次性讀取完,將DEMO分為 ...

Fri Mar 26 19:07:00 CST 2021 0 513
數據預處理 第2數據預處理(缺失值)

在真實的世界中,缺失數據是經常出現的,並可能對分析的結果造成影響。我們需要了解數據缺失的原因和數據缺失的類型,並從數據中識別缺失值,探索數據缺失的模式,進而處理缺失的數據。本文概述處理數據缺失的方法。 一,數據缺失的原因 首先我們應該知道:數據為什么缺失?數據的缺失是我們無法避免的,可能的原因 ...

Sun Dec 27 21:01:00 CST 2020 0 2462
數據預處理以及探索性分析(EDA)

1.根據某個列進行groupby,判斷是否存在重復列。 # Count the unique variables (if we got different weight values, # ...

Sun Jul 21 20:35:00 CST 2019 0 439
常見的數據預處理--python

做過數據分析的孩子一般都知道:數據預處理很重要,大概會占用整個分析過程50%到80%的時間,良好的數據預處理會讓建模結果達到事半功倍的效果。本文簡單介紹python中一些常見的數據預處理,包括數據加載、缺失值處理、異常值處理、描述性變量轉換為數值型、訓練集測試集划分、數據規范化。 1、 加載數據 ...

Thu Jan 02 23:37:00 CST 2020 0 6807
第四數據預處理(一) - 缺失值處理

前言 在對數據有了大致的了解以后,就需要對獲取到的數據進行一個預處理了。預處理的過程並不簡單,大致來說分成缺失值處理,異常值處理數據歸約等等 (可根據實際情況對這些階段進行科學的取舍)。 下面將對這幾個階段一個個講解。(本文中測試數據集nhanes2來自包 ...

Sun May 21 04:22:00 CST 2017 0 1395
第五數據預處理(二) - 異常值處理

前言 數據中如果有某個值偏離該列其他值比較離譜,那么就有可能是一個異常的值。在數據預處理中,自然需要把這個異常值檢測出來,然后剔除掉,或者光滑掉,或者其他各種方法進行處理。 需要注意的是,本文僅介紹最為基礎的單維度異常檢測及處理方法,而在實際應用中更多用到的是多維 ...

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