本文详细介绍了机器学习中的数据预处理步骤，包括数据清洗（处理缺失值、异常值和重复值）、数据转换（特征缩放和特征编码）和数据整理（特征选择与构造），并提供了源代码示例，旨在帮助初学者提升数据质量，为机器学习算法做好准备。
在机器学习中，数据预处理是一个至关重要的步骤。它涉及对原始数据进行清洗、转换和整理，以使数据适合机器学习算法的输入。本文将介绍一些常见的数据预处理技术，并提供相应的源代码示例。
- 数据清洗
数据清洗是数据预处理的首要步骤。它包括处理缺失值、异常值和重复值等数据中的问题。下面是一些常见的数据清洗方法：
- 缺失值处理：当数据中存在缺失值时，可以选择删除带有缺失值的样本，或者使用插补方法填充缺失值。常用的插补方法包括均值、中位数或者使用回归模型进行预测。
import pandas as pd
# 删除带有缺失值的样本
clean_data = original_data.dropna()
# 使用均值填充缺失值
mean_value = original_data[
订阅专栏 解锁全文
扫一扫
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
