第三章：數(shù)據(jù)預(yù)處理本章主要探討數(shù)據(jù)預(yù)處理的概念、方法和工具并著重介紹了在深度學(xué)習領(lǐng)域的實際應(yīng)用。通過數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)采樣、特征提取、數(shù)據(jù)歸一化、數(shù)據(jù)增強和數(shù)據(jù)白化等數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟，為深度學(xué)習模型提供了更為準確和完整的輸入數(shù)據(jù)，以提高模型的性能和穩(wěn)定性。數(shù)據(jù)預(yù)處理概述常用數(shù)據(jù)預(yù)處理方法視頻數(shù)據(jù)預(yù)處理本章小結(jié)本章習題與答案目錄CONTENTS數(shù)據(jù)預(yù)處理概述01深度學(xué)習數(shù)據(jù)預(yù)處理是指在深度學(xué)習任務(wù)中對原始數(shù)據(jù)進行一系列操作和轉(zhuǎn)換，準備數(shù)據(jù)以供模型使用，從而提高深度學(xué)習模型的性能和穩(wěn)定性，這一過程包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)采樣、特征提取、數(shù)據(jù)歸一化、數(shù)據(jù)增強、數(shù)據(jù)白化等步驟。旨在消除噪聲、處理異常值、降低數(shù)據(jù)的復(fù)雜性。以及增強模型對數(shù)據(jù)的理解和泛化能力，通過精心設(shè)計和執(zhí)行數(shù)據(jù)預(yù)處理。研究人員能夠為深度學(xué)習模型提供更具信息量、更可靠的輸入數(shù)據(jù)。從而改善模型的學(xué)習能力、準確度和魯棒性。使其更適應(yīng)各種復(fù)雜任務(wù)。如圖像識別、自然語言處理和推薦系統(tǒng)等，深度學(xué)習數(shù)據(jù)預(yù)處理是構(gòu)建強大深度學(xué)習模型的關(guān)鍵步驟之一。有助于使模型更好地理解和解決真實世界中的問題。數(shù)據(jù)預(yù)處理概述010203首先需要對原始數(shù)據(jù)進行清洗，包括去除缺失值、異常值處理和噪聲過濾等，以提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量。深度學(xué)習模型需要輸入數(shù)據(jù)的特征表示。因此需要進行特征提取，特征提取可以分為手工特征提取和自動特征提取兩種方式，手工特征提取需要人工設(shè)計特征提取器。自動特征提取則是通過深度學(xué)習模型自動學(xué)習數(shù)據(jù)的特征表示。在大規(guī)模數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練深度學(xué)習模型需要大量的計算資源，因此可以采用數(shù)據(jù)采樣的方法來減小訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的規(guī)模。數(shù)據(jù)采樣可以分為隨機采樣和分層采樣兩種方式。深度學(xué)習數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟數(shù)據(jù)清洗數(shù)據(jù)采樣特征提取010203歸一化是將數(shù)據(jù)映射到一個固定的范圍內(nèi)，以避免數(shù)據(jù)之間的尺度差異對模型產(chǎn)生負面影響。數(shù)據(jù)歸一化的方法包括Min-Max歸一化和Z-score歸一化等。白化是一種數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)，它可以消除特征之間的相關(guān)性，使得經(jīng)過白化處理的數(shù)據(jù)具有相互獨立的性質(zhì)，從而提高模型的訓(xùn)練和預(yù)測性能。數(shù)據(jù)增強是通過對原始數(shù)據(jù)進行旋轉(zhuǎn)、平移、縮放和翻轉(zhuǎn)等操作，生成更多的訓(xùn)練樣本，以增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)的多樣性和數(shù)量。數(shù)據(jù)增強可以提高深度學(xué)習模型的魯棒性和泛化能力。深度學(xué)習數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟數(shù)據(jù)歸一化數(shù)據(jù)增強數(shù)據(jù)白化常用數(shù)據(jù)預(yù)處理方法02常用數(shù)據(jù)預(yù)處理方法當涉及深度學(xué)習任務(wù)時，數(shù)據(jù)的質(zhì)量和準備方式至關(guān)重要。本節(jié)將介紹一些常用的數(shù)據(jù)預(yù)處理方法，可以幫助更好地準備和處理數(shù)據(jù)，以提高深度學(xué)習模型的性能。首先，將討論零均值化和歸一化，這些方法有助于處理數(shù)據(jù)的尺度和均值。接著，將探討主成分分析(PCA)和白化，這些方法有助于降低數(shù)據(jù)維度和提高數(shù)據(jù)的獨立性。１)對每個像素位置，計算其在整個數(shù)據(jù)集中的均值和標準差。２)對每個圖像進行標準化，即將數(shù)據(jù)減去均值并除以標準差。３)對每個像素進行零均值化，即再次將數(shù)據(jù)減去均值，使得每個特征的均值都為０。3.2.1零均值化（中心化）主要步驟如下：通過這些步驟，預(yù)處理了手寫數(shù)字圖像數(shù)據(jù)集，數(shù)據(jù)的每個像素都已經(jīng)標準化，并且可以被深度學(xué)習模型用于訓(xùn)練，這個預(yù)處理過程有助于確保圖像數(shù)據(jù)在不同特征之間具有可比性，提高了模型的訓(xùn)練效率和性能。這種方法可以在處理數(shù)據(jù)時消除數(shù)據(jù)之間的比例因素，以及數(shù)據(jù)中的任何偏差。小結(jié)零均值化并不適用于所有的數(shù)據(jù)集和機器學(xué)習算法。在一些情況下，零均值化可能會降低算法的性能，特別是在處理連續(xù)信號數(shù)據(jù)(如圖像和語音信號)時，需要謹慎使用這些預(yù)處理步驟，以免破壞數(shù)據(jù)之間的重要相關(guān)性。因此，在選擇數(shù)據(jù)預(yù)處理方法時，需要根據(jù)具體的數(shù)據(jù)集和算法進行選擇。注意3.2.1零均值化（中心化）Min—MAX標準化01Min-Max歸一化,也稱為離差標準化,是一種用于調(diào)整原始數(shù)據(jù)范圍的線性變換方法,將結(jié)果值映射到[０,１]的區(qū)間之間Z-score歸一化02Z-score歸一化,也稱為標準分數(shù)歸一化,是一種常用的數(shù)據(jù)預(yù)處理方法,類似于標準化。它將原始數(shù)據(jù)調(diào)整為具有標準正態(tài)分布特性的數(shù)據(jù)。Z-score歸一化的目標是將數(shù)據(jù)縮放到均值為０,方差為１的范圍內(nèi),從而使得數(shù)據(jù)分布在以０為中心的標準正態(tài)分布曲線上。3.2.2歸一化（標準化）主成分分析(PCA)主成分分析(ＰＣＡ)是最常用的線性降維方法之一,其主要目標是通過線性投影。將高維數(shù)據(jù)映射到低維空間。并希望在投影的新維度上保留最大的數(shù)據(jù)信息量(最大化方差),通過這種方式。ＰＣＡ能夠用較少的數(shù)據(jù)維度來表示原始數(shù)據(jù)。同時保留大部分原始數(shù)據(jù)點的特征和變化。從而實現(xiàn)數(shù)據(jù)的降維和壓縮。有助于更高效地進行數(shù)據(jù)分析和建模。步驟一求每一個特征的平均值，然后對于所有的樣本，每一個特征都減去自身的均值，特征ｘ１的平均值:１＝１ｍ特征ｘ２的平均值:求協(xié)方差矩陣Ｃ:步驟二求協(xié)方差矩陣Ｃ的特征值和相對應(yīng)的特征向量，將會得到一組{(λ１,μ１，λ２，μ２，…，λｋ，μｋ)}。步驟三將原始特征投影到選取的特征向量上，得到降維后的新ｋ維特征:選取最大的前ｋ個特征值和相對應(yīng)的特征向量，并進行投影的過程，就是降維的過程。步驟四3.2.3主成分分析（PCA）假設(shè)有ｍ個樣本{Ｘ１,Ｘ２，…，Ｘｍ},，每個樣本有ｎ維特征向量每一個特征ｘｊ都有各自的特征值。其中，協(xié)方差求解公式為3.2.4白化白化是一種數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)，它可以消除特征之間的相關(guān)性，使經(jīng)過白化處理的數(shù)據(jù)具有相互獨立的性質(zhì)，從而提高模型的訓(xùn)練和預(yù)測性能。白化也稱為球面化，因為它可以將數(shù)據(jù)點映射到高維球面上。白化的目的是去除輸入數(shù)據(jù)中的冗余信息。PCA求出新特征空間中的新坐標，將原始數(shù)據(jù)x通過協(xié)方差矩陣可以求得特征想來那個μ1，μ2（3-2）。然后把每個數(shù)據(jù)點投影到這兩個特征向量上（3-3）。3.2.4白化PCA預(yù)處理PCA在新的坐標空間中，兩個坐標軸方向的數(shù)據(jù)標準差不同，因此需要對新的每一維坐標做標準差歸一化處理。Ｘ′為經(jīng)過ＰＣＡ’處理過的坐標空間ｓｔｄ代表標準差。白化數(shù)據(jù)如圖（3-4）3.2.4白化PCA白化視頻數(shù)據(jù)預(yù)處理03Ｇｓｔｒｅａｍｅｒ是一個支持Ｗｉｎｄｏｗｓ、Ｌｉｎｕｘ、Ａｎｄｒｏｉｄ、ｉＯＳ的、跨平臺的多媒體框架,應(yīng)用程序可以通過管道(Ｐｉｐｅｌｉｎｅ)的方式,將多媒體處理的各個步驟串聯(lián)起來,達到預(yù)期的效果。每個步驟通過基于ＧＯｂｊｅｃｔ對象系統(tǒng)的元件(Ｅｌｅｍｅｎｔ)通過插件(Ｐｌｕｇｉｎ)的方式實現(xiàn),方便各項功能的擴展。3.3.1

Gstreamer概述Gstreamer框架基于ＧＳｔｒｅａｍｅｒ框架的應(yīng)用分層如圖３-５所示關(guān)鍵詞襯墊(Ｐａｄ)元件的外部接口元件(Ｅｌｅｍｅｎｔ)ＧＳｔｒｅａｍｅｒ中具有特定功能的基本單元管道(Ｐｉｐｅｌｉｎｅ)一種特殊的Ｂｉｎ，其主要功能是對內(nèi)部所有元件進行管理和控制。功能(Ｃａｐ)描述了數(shù)據(jù)流的特性，即數(shù)據(jù)流的格式、編碼方式、分辨率等信息，同時還描述了能夠通過該襯墊的數(shù)據(jù)流類型和功能。箱柜（Bin）是一個元件，能夠容納多個其他的元件并將它們組裝成一個整體。Gstreamer基本概念關(guān)鍵詞緩沖區(qū)(Ｂｕｆｆｅｒ)用于從Ｓｏｕｒｃｅ到Ｓｉｎｋ的媒體數(shù)據(jù)傳輸。總線(Ｂｕｓ)ＧＳｔｒｅａｍｅｒ內(nèi)部用于將消息從內(nèi)部不同的Ｓｔｒｅａｍｉｎｇ線程，傳遞到Ｂｕｓ線程，再由Ｂｕｓ所在線程將消息發(fā)送到應(yīng)用程序。消息(Ｍｅｓｓａｇｅ)是由元件發(fā)出的消息，通過總線，以異步的方式被應(yīng)用程序處理。查詢(Ｑｕｅｒｉｙ)用于應(yīng)用程序向ＧＳｔｒｅａｍｅｒ查詢總時間、當前時間、文件大小等信息。事件(Ｅｖｅｎｔ)用于元件之間或者應(yīng)用到元件之間的信息傳遞，比如播放時的ｓｅｅｋ操作是通過事件實現(xiàn)的。Gstreamer基本概念3.3.2

Gstreamer工具（1）gst-inspect-1.0查看ＧＳｔｒｅａｍｅｒ的Ｐｌｕｇｉｎ、Ｅｌｅｍｅｎｔ的信息（1）gst-launch-1.0用于創(chuàng)建及執(zhí)行一個Ｐｉｐｌｉｎｅ，因此通常使用ｇｓｔ-ｌａｕｎｃｈ先驗證相關(guān)功能，然后再編寫相應(yīng)應(yīng)用。1.安裝編譯2.HelloWorld示例3.源碼分析3.3.3

Gstreamer使用方法在Ｕｂｕｎｔｕ中運行命令:見書本在Ｕｂｕｎｔｕ中，創(chuàng)建ｂａｓｉｃ-ｔｕｔｏｒｉａｌ-１.ｃ文件，源代碼見書本（1）ＧＳｔｒｅａｍｅｒ初始化（2）創(chuàng)建管道（Pipeline）(3)設(shè)置播放狀態(tài)（4）等待播放結(jié)束

（5）釋放資源3.3.4編寫Gstreamer插件ＧＳｔｒｅａｍｅｒ是用于創(chuàng)建流媒體應(yīng)用程序的框架，ＧＳｔｒｅａｍｅｒ的核心功能是為插件、數(shù)據(jù)流和媒體類型處理/協(xié)商提供框架，它還提供了一個ＡＰＩ。用于使用各種插件編寫應(yīng)用程序。其步驟分為兩步：（1）構(gòu)建插件模版（2）創(chuàng)建Pad詳細代碼與介紹見書本。本章小結(jié)04本章小結(jié)本章系統(tǒng)介紹了數(shù)據(jù)預(yù)處理的方法頁過程，數(shù)據(jù)預(yù)處理是數(shù)據(jù)分析和機器學(xué)習中不可或缺的一環(huán)。它涉及到對原始數(shù)據(jù)進行清洗、轉(zhuǎn)換和準備。以便后續(xù)分析和建模，數(shù)據(jù)預(yù)處理的質(zhì)量直接影響了后續(xù)分析和建模的結(jié)果。因此需要細致地考慮數(shù)據(jù)的特點和問題。選擇合適的方法和技術(shù)進行處理。本章習題與答案05缺失值是數(shù)據(jù)處理中常見的問題，常用的填充方法有哪些?它們各自適用于什么樣的情況?問題一異常值在數(shù)據(jù)分析中可能引入誤導(dǎo)性的結(jié)果,解釋異常值的檢測和處理應(yīng)該采取的策略并說明原因。問題二重復(fù)數(shù)據(jù)可能對分析結(jié)果產(chǎn)生偏差，分析刪除重復(fù)數(shù)據(jù)是否是合適的方法，并說明是否有其他替代方案嗎？問題三分類數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為數(shù)值數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)預(yù)處理中的重要步驟，討論兩種常用方法的優(yōu)缺點，以及在何種情況下應(yīng)該選擇哪種方法？問題四數(shù)值特征縮放對于某些機器學(xué)習算法的性能至關(guān)重要，常用的縮放方法有哪些優(yōu)缺點?在什么情況下使用哪種方法更為合適?問題五特征選擇是建模過程中的重要步驟，分析選擇具有什么樣特性的特征能夠更好地影響模型性能，并舉例說明。問題六在處理維度較低的特征空間時。常用的技術(shù)有哪些優(yōu)勢和劣勢?它們適用于什么樣的數(shù)據(jù)集?問題七數(shù)據(jù)預(yù)處理中的第一步是數(shù)據(jù)清洗，分析數(shù)據(jù)清洗的重要性體現(xiàn)在哪些方面，并舉例說明問題八缺失值是數(shù)據(jù)處理中常見的問題，常用的填充方法有：均值填充：用均值填充數(shù)值型數(shù)據(jù)，適用于數(shù)據(jù)分布對稱且缺失值較少的情況，但可能引入偏差。中位數(shù)填充：用中位數(shù)填充數(shù)值型數(shù)據(jù)，適用于數(shù)據(jù)有偏或存在異常值的情況，對異常值更為魯棒。眾數(shù)填充：用眾數(shù)填充類別型或離散型數(shù)值數(shù)據(jù)，適用于某類別頻率較高時。前向填充：用前一個已知值填充時間序列數(shù)據(jù)，適用于有順序關(guān)系的數(shù)據(jù)。后向填充：用后一個已知值填充時間序列數(shù)據(jù)，適用于有順序關(guān)系的數(shù)據(jù)。常數(shù)填充：用預(yù)定義常數(shù)值填充缺失值，適用于對數(shù)據(jù)分析結(jié)果影響不大的情況。K近鄰填充：用最近鄰樣本均值填充，適用于數(shù)值型或類別型數(shù)據(jù)，但計算開銷較大。回歸填充：用回歸模型預(yù)測缺失值，適用于數(shù)據(jù)間存在線性或非線性關(guān)系時，但計算量大。多重插補：生成多個填充數(shù)據(jù)集并合并結(jié)果，適用于缺失值較多且需考慮不確定性的情況。插值法：用插值算法填充連續(xù)型數(shù)據(jù)，適用于有趨勢的時間序列數(shù)據(jù)。模型填充：用機器學(xué)習模型預(yù)測填充，適用于多特征間有非線性關(guān)系的復(fù)雜數(shù)據(jù)。問題一異常值是與其他數(shù)據(jù)點顯著不同的觀測值，可能扭曲數(shù)據(jù)分析結(jié)果。檢測和處理異常值是數(shù)據(jù)預(yù)處理中的重要步驟。常見的異常值檢測方法有：統(tǒng)計方法：箱型圖：通過四分位距(IQR)識別異常值，適用于一維數(shù)據(jù)。Z-score：標準化差異，超出3倍標準差的值為異常，適用于正態(tài)分布數(shù)據(jù)。正態(tài)分布的概率密度：基于正態(tài)分布的假設(shè)，適用于符合正態(tài)分布的連續(xù)數(shù)據(jù)。圖形方法：散點圖：直觀展示數(shù)據(jù)點，適用于兩個變量之間的關(guān)系。密度圖：查看數(shù)據(jù)分布密度，幫助發(fā)現(xiàn)低密度區(qū)域的異常值。基于模型的異常值檢測：孤立森林：通過分割數(shù)據(jù)集檢測異常，適用于大規(guī)模和高維數(shù)據(jù)。LOF：計算局部密度來識別異常，適用于密度變化大的多維數(shù)據(jù)。常見的異常值處理方法包括：刪除法：刪除含異常值的樣本或特征，適用于異常值少且刪除不影響數(shù)據(jù)集時。替代法：用合適的值填補異常值，適用于偶爾出現(xiàn)的錯誤值。變換法：對數(shù)據(jù)進行變換減少異常值影響，適用于偏態(tài)分布數(shù)據(jù)。修正法：將異常值限制在某一范圍內(nèi)，防止其過度影響模型。分箱法：將連續(xù)數(shù)據(jù)分箱，適用于無法通過簡單規(guī)則檢測異常值的數(shù)據(jù)。問題二刪除重復(fù)數(shù)據(jù)的優(yōu)缺點

優(yōu)點：簡化分析：減少冗余數(shù)據(jù)，保持數(shù)據(jù)簡潔一致。提高模型準確性：消除錄入錯誤或數(shù)據(jù)采集問題帶來的噪音，避免影響模型學(xué)習。減少計算負擔：減少冗余數(shù)據(jù)對計算的影響，提升效率。缺點：可能丟失重要信息：某些情況下重復(fù)數(shù)據(jù)有意義，刪除可能喪失關(guān)鍵特征。不解決根本問題：刪除未必能解決數(shù)據(jù)收集中的系統(tǒng)性錯誤。刪除重復(fù)數(shù)據(jù)是否合適？輸入錯誤：若重復(fù)數(shù)據(jù)來自輸入錯誤，刪除合適。重復(fù)數(shù)據(jù)有意義：如反映真實情況，需根據(jù)分析需求處理，避免刪除。影響模型訓(xùn)練：若重復(fù)數(shù)據(jù)導(dǎo)致過擬合，可刪除。影響統(tǒng)計分析：若影響統(tǒng)計結(jié)果，刪除為合適選擇。替代方案：聚合重復(fù)數(shù)據(jù)：按特征分組，應(yīng)用聚合操作（如求和、均值等），保留核心信息。標記重復(fù)數(shù)據(jù)：添加標記區(qū)分重復(fù)項，保留數(shù)據(jù)便于后續(xù)分析。使用加權(quán)方法：對重復(fù)數(shù)據(jù)加權(quán)，減少其對分析結(jié)果的影響。利用模型篩選重復(fù)數(shù)據(jù)：通過機器學(xué)習模型識別并處理重復(fù)數(shù)據(jù)，適用于大規(guī)模復(fù)雜數(shù)據(jù)集。問題三分類數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換方法：標簽編碼與獨熱編碼標簽編碼（LabelEncoding）方法：將每個類別分配一個唯一的整數(shù)值。優(yōu)點：簡單高效，節(jié)省內(nèi)存；適用于有順序關(guān)系的類別。缺點：假定類別之間有順序關(guān)系，可能導(dǎo)致模型誤解無序類別的關(guān)系。適用場景：有序類別數(shù)據(jù)（如教育水平）；類別數(shù)量較少。問題四獨熱編碼（One-HotEncoding）方法：為每個類別創(chuàng)建一個新的二進制特征列。優(yōu)點：適用于無順序關(guān)系的類別；防止模型誤解類別之間的大小關(guān)系。缺點：維度膨脹，增加計算復(fù)雜度；生成稀疏矩陣，可能導(dǎo)致存儲問題。適用場景：無序類別數(shù)據(jù)（如城市名稱）；類別數(shù)量適中（如10-100個類別）。選擇方法的情況選擇標簽編碼：類別有順序關(guān)系；類別數(shù)量多且維度受限。選擇獨熱編碼：類別無順序關(guān)系；類別數(shù)量較少；需要獨立表示每個類別。數(shù)值特征縮放方法：標準化與歸一化標準化（Standardization）方法：將特征轉(zhuǎn)換為零均值、單位方差的分布。優(yōu)點：對異常值不太敏感；適用于計算距離的算法（如KNN、SVM）；適合高維數(shù)據(jù)。缺點：不保證特征的值范圍；對極端異常值可能有影響。適用場景：距離敏感算法；高維數(shù)據(jù)；不要求特征在特定范圍內(nèi)。問題五歸一化（Normalization）方法：將特征值映射到[0,1]范圍。

固定的值范圍，適合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)激活函數(shù)；適用于稀疏矩陣；確保特征在同一尺度。缺點：對異常值非常敏感；僅適用于已知數(shù)據(jù)范圍。適用場景：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（特別是使用sigmoid或tanh激活函數(shù)的網(wǎng)絡(luò)）；聚類算法；特征范圍已知且異常值較少。其他縮放方法最大絕對值縮放（MaxAbsScaling）：適用于稀疏矩陣并需要負值的情況。RobustScaler：基于中位數(shù)和四分位數(shù)，適合數(shù)據(jù)包含噪聲或離群值的情況。特征選擇的關(guān)鍵要素信息量高的特征特性：特征應(yīng)提供足夠信息以區(qū)分類別或預(yù)測目標變量。示例：房價預(yù)測中，房屋面積和位置具有高信息量，而顏色影響較小。影響：提升模型的預(yù)測能力，幫助理解目標變量的變化。與目標變量相關(guān)性強的特征特性：特征應(yīng)與目標變量有強相關(guān)性。示例：信用評分模型中，收入和信用歷史與信用評分相關(guān)性高。影響：提高預(yù)測精度，避免冗余特征增加噪聲。具有區(qū)分能力的特征特性：特征應(yīng)能夠有效區(qū)分不同類別或數(shù)值范圍。示例：垃圾郵件分類中，特定詞匯能幫助區(qū)分郵件類型。影響：提升分類或回歸性能。冗余性低的特征特性：特征間的相關(guān)性不應(yīng)過高。示例：股市預(yù)測中，開盤價與收盤價高度相關(guān)，刪除一個可減少復(fù)雜度。影響：減少模型復(fù)雜度，提升泛化能力，避免過擬合。可解釋性強的特征特性：特征應(yīng)易于理解和解釋。示例：醫(yī)療診斷中，年齡和血壓具有高可解釋性。影響：提高決策透明度，幫助領(lǐng)域?qū)＜依斫饽Ｐ汀栴}六1.線性回歸優(yōu)勢：簡單易懂，計算效率高，模型可解釋性強。劣勢：假設(shè)特征與目標變量之間是線性關(guān)系，對異常值敏感。適用數(shù)據(jù)集：線性關(guān)系較強、維度低且數(shù)據(jù)量適中的數(shù)據(jù)集。2.邏輯回歸優(yōu)勢：適合二分類問題，計算開銷小，可解釋性強。劣勢：假設(shè)特征與類別之間是線性關(guān)系，對異常值敏感。適用數(shù)據(jù)集：二分類任務(wù)，數(shù)據(jù)維度較低且標簽均衡的數(shù)據(jù)集。問題七3.支持向量機（SVM）優(yōu)勢：強大分類能力，良好泛化能力，能處理非線性問題。劣勢：計算成本高，超參數(shù)敏感。適用數(shù)據(jù)集：小到中等規(guī)模數(shù)據(jù)集，非線性可分問題。4.決策樹優(yōu)勢：直觀易懂，能處理非線性數(shù)據(jù)，無需特征縮放。劣勢：容易過擬合，模型不穩(wěn)定。適用數(shù)據(jù)集：非線性關(guān)系數(shù)據(jù)集，維度較低且樣本少的數(shù)據(jù)集。5.K近鄰（KNN）優(yōu)勢：簡單直觀，適合非線性問題，無顯式訓(xùn)練過程。劣勢：計算復(fù)雜度高，對特征選擇敏感。適用數(shù)據(jù)集：小規(guī)模、低維數(shù)據(jù)集，類別劃分明顯的數(shù)據(jù)集。數(shù)據(jù)清洗的關(guān)鍵作用及示例提升數(shù)據(jù)質(zhì)量目的：去除錯誤、不一致或無效數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)準確性。示例：銷售數(shù)據(jù)中，地址字段格式不一致（“123MainSt”vs“123MainStreet”），清洗后減少重復(fù)數(shù)據(jù)，提高準確性。提高分析效率目的：刪除無效或錯誤數(shù)據(jù)，簡化分析流程。示例：調(diào)查數(shù)據(jù)中缺失