kaggle比赛 ASHRAE能源预测数据挖掘挑战赛银牌 top2%

最新推荐文章于 2025-05-15 20:53:27 发布

原创

最新推荐文章于 2025-05-15 20:53:27 发布 · 2k 阅读

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本文探讨了数据预处理中的关键步骤，包括处理缺失值、异常值和时间戳对齐的方法。介绍了利用中位数填补缺失值，log1p转换以及如何针对特定业务场景调整时间戳，以提高模型预测精度。

在这里插入图片描述

某些数据缺失75% 处理缺失值的方法很一般利用的中位数

找出异常值，表的读书为0的情况

log1p参考：
https://www.zhihu.com/question/28676215
https://blog.youkuaiyun.com/qq_36523839/article/details/82422865

数据预处理：
参考：https://www.cnblogs.com/purple5252/p/11343835.html

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