Python中的數(shù)據(jù)預處理和特征工程的常用技術_第1頁
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作者：Python中的數(shù)據(jù)預處理和特征工程/目錄目錄02數(shù)據(jù)預處理01點擊此處添加目錄標題03特征工程01添加章節(jié)標題02數(shù)據(jù)預處理數(shù)據(jù)清洗缺失值處理：填充或刪除異常值處理：檢測和修正數(shù)據(jù)類型轉換：統(tǒng)一數(shù)據(jù)類型數(shù)據(jù)歸一化：將數(shù)據(jù)轉換為統(tǒng)一范圍數(shù)據(jù)集成數(shù)據(jù)來源：多種渠道，如數(shù)據(jù)庫、文件、網(wǎng)絡等數(shù)據(jù)整合：將不同來源的數(shù)據(jù)整合在一起，形成統(tǒng)一的數(shù)據(jù)格式數(shù)據(jù)清洗：去除重復、缺失、異常等數(shù)據(jù)，保證數(shù)據(jù)質(zhì)量數(shù)據(jù)轉換：將數(shù)據(jù)轉換為適合后續(xù)處理的格式，如轉換為數(shù)值、分類等類型數(shù)據(jù)轉換目的：將原始數(shù)據(jù)轉換為適合模型訓練的格式方法：包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)歸一化、數(shù)據(jù)離散化等應用場景：處理缺失值、異常值、重復值等工具：可以使用Pandas、NumPy等庫進行數(shù)據(jù)轉換數(shù)據(jù)歸一化添加標題添加標題添加標題添加標題方法：最小-最大歸一化、零均值歸一化、標準化等定義：將不同尺度的數(shù)據(jù)轉換為統(tǒng)一尺度目的：提高模型穩(wěn)定性和準確性注意事項：避免數(shù)據(jù)丟失和信息損失03特征工程特征選擇特征選擇方法：過濾法、包裹法、嵌入法過濾法：根據(jù)特征與目標的相關性進行選擇包裹法：使用機器學習模型進行特征選擇嵌入法：將特征選擇與模型訓練相結合，自動選擇最優(yōu)特征組合特征提取特征選擇：選擇與目標變量相關的特征特征縮放：將不同尺度的特征統(tǒng)一到一個范圍內(nèi)特征編碼：將分類特征轉換為數(shù)值特征特征降維：減少特征數(shù)量，提高模型效率特征構造特征選擇：選擇與目標變量相關的特征特征提?。簭脑紨?shù)據(jù)中提取出有用的特征特征轉換：將原始特征轉換為更適合模型處理的形式特征縮放：對特征進行標準化或歸一化處理，以消除量綱的影響特征轉換添加標題添加標題添加標題添加標題特征編碼：將分類特征轉換為數(shù)值特征，如獨熱編碼或標簽編碼特征縮放：將特征值縮放到特定范圍，如0-1或-1到1特征選擇：選擇與目標變量相關性最強的特征，如過濾法或wrapper方法

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