一、概述
数据预处理是准备原始数据并使其适合机器学习模型的过程。这是创建机器学习模型的第一步也是关键的一步。
创建机器学习项目时,我们并不总是遇到干净且格式化的数据。在对数据进行任何操作时,必须对其进行清理并以格式化的方式进行存储。为此,我们使用数据预处理任务。
根据数据类型的不同,数据预处理的方式和内容也不尽相同,这里简单介绍几种较常用的方式。
二、处理方法
1、归一化
归一化指将不同变化
数据预处理是准备原始数据并使其适合机器学习模型的过程。这是创建机器学习模型的第一步也是关键的一步。
创建机器学习项目时,我们并不总是遇到干净且格式化的数据。在对数据进行任何操作时,必须对其进行清理并以格式化的方式进行存储。为此,我们使用数据预处理任务。
根据数据类型的不同,数据预处理的方式和内容也不尽相同,这里简单介绍几种较常用的方式。
归一化指将不同变化