数据预处理：优化数据准备的关键步骤

FdmPatch

于 2023-09-17 22:42:06 发布

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文章标签：机器学习人工智能 scikit-learn

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数据预处理在机器学习中至关重要，包括数据清洗、转换和集成。本文详细阐述了数据清洗的常见任务，如处理重复值、缺失值和异常值；数据转换涉及标准化、编码和缩放；数据集成涉及数据合并和连接；还讨论了数据降维的PCA和LDA技术；最后，介绍了模型选择中的逻辑回归和随机森林，以及分类和回归任务的基本概念。

数据预处理是机器学习和数据挖掘任务中的一个关键步骤。它包括清理、转换和集成数据，以便将其准备为适合机器学习算法的形式。在本文中，我们将探讨数据预处理的一些基本功能，并提供相应的源代码示例。

import pandas as pd

# 去除重复值
df = df.drop_duplicates()

# 填补缺失值
df.fillna(value)

# 处理异常值
df

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