9、增材制造数据准备中的通用技术详解

增材制造数据准备中的通用技术详解

1 数据预处理技术

在增材制造中，数据预处理是确保数据质量和提高机器学习模型性能的关键步骤。数据预处理技术涵盖了从数据清洗到特征生成的多个方面。以下是几种常见的数据预处理技术：

1.1 处理缺失值

处理缺失值是数据预处理中常见的任务之一。缺失值可以通过插补方法进行填补。例如，分类值可以通过最常见的实体进行插补，数值可以通过平均值进行插补。具体操作步骤如下：

1. 识别缺失值 ：使用 pandas 库中的 isnull() 函数识别数据中的缺失值。
2. 选择插补方法 ：根据数据类型选择插补方法，如分类数据使用众数插补，数值数据使用均值插补。
3. 执行插补 ：使用 fillna() 函数执行插补操作。

import pandas as pd

# 示例代码
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None], 'B': [4, None, 6]})
df['A'] = df['A'].fillna(df['A'].mode()[0])  # 分类数据插补
df['B'] = df['B'].fillna(df['B'].mean())     # 数值数据插补
print(df)

1.2 数据编码

数据