45、数据处理与模型比较：从数据预处理到遗传回归模型

数据处理与模型比较：从数据预处理到遗传回归模型

在数据处理和分析的领域中，我们常常需要进行一系列的操作来确保数据的质量和模型的有效性。下面将详细介绍数据预处理的步骤以及不同回归模型的比较。

1. 打开数据集及预处理步骤

在处理数据集时，需要完成以下几个关键步骤：
- 检查数据逻辑 ：对数据集中的逻辑角度进行检查，通过冲突解决规则来权衡相互矛盾的值。
- 消除拼写错误 ：找出并修正数据中潜藏的拼写错误，这些错误可能会影响数据的完整性。
- 去除数据噪声 ：数据中的噪声是指那些不属于数据本质特征的特殊情况、细节等。去除噪声的方法包括识别这些特殊情况并删除定义这些特殊情况的记录。去除噪声后，模型才能更可靠地代表数据的本质。

2. 数据标记操作

在大数据项目开始时，样本大小可能是唯一可知的信息，变量列表通常未知且难以复制粘贴，缺失数据的百分比也不明确。以下是四个数据标记操作：
- 标记 1 和 2 ：确定样本大小并统计数值型和字符型变量的数量。以数据集 IN 为例，运行相应的子程序可获得样本大小和不同类型变量的数量，如下表所示：
| 类型 | 样本大小 | 变量数量 |
| ---- | ---- | ---- |
| 数值型 | 5 | 4 |
| 字符型 | 5 | 1 |

• 标记 3 ：以便利贴格式列出所有变量。运行子程序可在日志窗口中获得可复制粘贴的变量列表。