机器学习——数据预处理（1）数据清洗

最新推荐文章于 2024-10-28 15:20:31 发布
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分类专栏： 机器学习大数据
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
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1.1包括删除原始数据集中的无关数据，重复数据，平滑噪声数据，筛除掉与挖掘主题无关的数据，处理缺失值，异常值等。
1.1.1缺失值处理
1删除记录
2数据插补
3不处理后期拟合
1.1.2异常值处理
1删除
2视为缺失值
3平均值修正
4不处理

机器学习中的数据预处理
林学森的技术专栏
04-26 1644
以下文章摘录自： 《机器学习观止——核心原理与实践》 京东：https://item.jd.com/13166960.html 当当：http://product.dangdang.com/29218274.html (由于博客系统问题，部分公式、图片和格式有可能存在显示问题，请参阅原书了解详情) ———————————————— 版权声明：本文为优快云博主「林学森」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接：https://blog.cs.
机器学习-数据预处理(附完整代码)
最新发布
一个人的人生
02-07 1785
​ 在进行数据挖掘中，原始海量的数据中存在着大量不完整(有缺失值)、不一致、有异常的数据，严重影响到数据挖掘建模的执行效率，甚至可能导致挖掘结果的偏差，所以对首先对数据进行清洗就显得尤为重要，在数据清洗完成后，后续伴随着数据集成、转换、规约等一系列的处理，该过程就是数据预处理。数据预处理一方面是要提高数据的质量，另一方面是要让数据更好地适应特定的挖掘技术或工具。统计发现，在数据挖掘的过程中，数据预处理工作量占到了整个过程的60%。
机器学习--数据预处理
heixue666的博客
07-19 863
归一化 目的 使得单一特征对于最后的结果影响不太大，尤其是错误值 API 代码演示 from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler def mm(): mm = MinMaxScaler() data = mm.fit_transform([[90,2,10,40],[60,4,15,45],[75,3,13,46]]) ...
机器学习之数据预处理
u010320867的博客
08-29 1071
标准化分类 0-1标准化(0-1 normalization) 原理： 离差标准化，线性变换 –> [0, 1] 转换函数： 这里写图片描述 z-score标准化(zero-mean normalization) 原理：均值为0，标准差为1（符合标准正态分布） –> mean=0, std=1 转换函数： 这里写图片描述 sklearn数据预处理方法 ...
机器学习数据预处理
04-18
机器学习数据预处理方法综述，包括数据采样等一系列的数据预处理方法
上海写字楼租金预测——包含预处理数据源和python实验代码.zip
03-02
这个项目涵盖了数据预处理、特征工程以及机器学习等多个关键领域，旨在通过Python编程实现对租金价格的预测模型。 首先，数据预处理是任何数据分析或机器学习项目的基础。在这个项目中，我们可能会遇到各种类型的...
数据准备——数据预处理
weixin_43915730的博客
04-29 1231
当收集了丰富的文本数据之后，为了确保数据的质量和效用，还需要对数据进行预处理，从而消除低质量、冗余、无关甚可能有害的数据。一般来说，需要构建并使用系统化的数据处理框架（如开源库 Data-Juicer），从而保证预训练数据的质量。在这一节，我们将介绍一系列常用的数据预处理流程与方法。为了对于预处理过程有一个全面的了解，读者可以参考典型的大语言模型预训练数据的预处理流程（如下图）。下面将对于其中的重要步骤进行具体介绍。
python数据分析——数据预处理与学习心得
weixin_66628097的博客
06-30 1184
数据预处理是数据分析流程中的第一步，也是至关重要的一步。它涉及对原始数据进行清洗、转换、集成和规约，以消除噪声、填补缺失值、纠正错误，并将数据转换成适合分析的形式。通过有效的数据预处理，我们可以提高数据分析的质量和效率，为后续的数据挖掘和机器学习模型训练打下坚实的基础。
大数据——数据预处理
lyl040215的博客
10-28 3339
数据预处理（data preprocessing）是指在主要的处理以前对数据进行的一系列处理，如对大部分地球物理面积性观测数据在进行转换或增强处理之前，首先将不规则分布的测网经过插值转换为规则网的处理，以利于计算机的运算。数据预处理是大数据分析中不可或缺的一环，涉及数据清洗、集成、规约和变换等多个步骤。通过清洗，去除无关、缺失和异常数据；集成，合并多个数据源；规约，精简数据量；变换，规范化和离散化数据，使之更适合挖掘和分析。数据预处理能显著提升数据质量，确保分析结果的准确性和稳定性。
国科大数据挖掘实训——数据预处理之数据清洗
qq_44398212的博客
03-12 2983
import numpy as np import pandas as pd #读取数据 df=pd.read_csv('/data/workspace/myshixun/step1/train.csv') ##### begin ##### #查看列中是否存在空值 temp=df.isnull().any() print(temp) #使用SimpleImputer取出缺失值所在列的数值，sklearn当中特征矩阵必须是二维才能传入 使用reshape(-1,1)升
机器学习——数据预处理
qq_34598178的博客
06-10 399
机器学习——数据预处理 normalize函数介绍 在机器学习使用SVM,KNN等分类算法时避免特征数据中某些过大数值或过小值区间的属性值过分支配了整体特征属性，影响分类器的参数取值以及训练效果。例如，线性核和多项式核力，属性的大数值可能会导致数值问题。 1. 归一化 归一化就是要把需要处理的数据经过处理后（通过某种算法）限制在你需要的一定范围内。首先归一化是为了后面数据处理的方便，其次是保证程序运行时收敛加快。归一化的具体作用是归纳统一样本的统计分布性。归一化在0-1之间是统计的概率分布，归一化在某个区间
机器学习：数据预处理
qq_65431299的博客
08-10 1947
数据预处理：无量纲化，缺失值，字符编码
机器学习学习 - 数据预处理
IT深耕十余载，大道之简
04-26 1156
清洗数据的目的是为了确保数据的准确性和完整性，从而避免对机器学习模型的训练造成干扰。通过合理的预处理步骤，可以确保数据的质量和有效性，从而提高机器学习模型的性能和准确性。数据预处理是机器学习项目中不可或缺的一环，它涉及到数据的清洗、格式化、归一化、特征提取等一系列操作，以便为后续的模型训练和分析提供高质量的数据集。同时，还需要注意数据的编码方式，确保数据在传输和存储过程中的一致性。数据可视化是将数据以图形或图像的形式展示出来的过程，有助于更全面地理解数据的分布、关系和趋势。
机器学习：数据预处理（学习笔记）
OHHHHH890的博客
05-10 3293
ps：本笔记是因为在完善模型时将自己的数据集代入会引发很多的错误，例如：缺省值对函数运算造成的报错，通过数据转换后数据形状不匹配，导致预测结果无法正确生成等等，因此我打算正式的学习一下有关数据处理的相关知识，而不是和之前一样，在借鉴的模型中有用到的才去查询相关的信息。主要以python中对机器学习的数据处理。
机器学习（1）---数据预处理
zhangbijun1230的专栏
03-04 657
机器学习（1）---有监督学习之数据预处理 如图所示，通过6步完成数据预处理。 此例用到的数据，代码。 第1步：导入库 import numpy as np import pandas as pd 第2步：导入数据集 dataset = pd.read_csv('Data.csv')//读取csv文件 X = dataset.iloc[ : , :-1].values//...
机器学习实现之数据预处理
手写的现在ing
03-17 150
机器学习实现之数据预处理 目录 iris数据集是什么、它与机器学习有什么关系 如何通过scikit-learn加载iris数据 如何进行数据显示 使用scikit learn进行数据处理的两个关键点 #iris数据加载 from sklearn import datasets iris = datasets.load_iris() #展示iris数据 print(iris.data) #对应属...
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