机器学习中的数据处理和特征工程是非常关键的步骤,它们直接影响模型的性能和泛化能力。以下是一些常见的数据处理和特征工程技术:
数据处理:
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缺失值处理: 处理数据中的缺失值,可以选择删除缺失值、填充均值/中位数/众数,或使用插值方法。
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异常值处理: 检测和处理异常值,可以使用统计方法或基于模型的方法。
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数据标准化和归一化: 将不同特征的值范围缩放到相似的尺度,以避免某些特征对模型的影响过大。
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类别特征编码: 将分类变量转换为模型可以处理的格式,如独热编码或标签编码。
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日期和时间处理: 提取有用的信息,如年份、月份、星期几等,可以帮助模型捕捉时间相关的模式。
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数据分割: 将数据集分为训练集、验证集和测试集,以便评估模型的泛化性能。
特征工程:
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特征选择: 选择最相关的特征,去除冗余信息,减少模型复杂性。
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衍生特征: 根据现有特征创建新的特征,以提供更多信息。
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多项式特征: 将特征的多项式组合加入数据,以捕捉特征之间的非线性关系。
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文本特征处理: 对文本数据进行向量化,可以使用词袋模型、TF-IDF等方法。
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