机器学习笔记 - 数据预处理

数据预处理是机器学习的重要步骤,包括归一化、标准化、离散化、二值化和One-Hot编码。归一化和标准化用于数值型数据的尺度调整,离散化将连续数据转化为分段符号,二值化简化数据,One-Hot编码则将分类数据转换为数值形式。整数编码和One-Hot编码是两种常见的分类数据转换方法。

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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

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