数据预处理

最新推荐文章于 2025-12-18 08:31:44 发布

原创

最新推荐文章于 2025-12-18 08:31:44 发布 · 178 阅读

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#python #数据挖掘

数据预处理包括数据清洗、数据集成和数据变换。数据清洗涉及缺失值和异常值处理，如删除记录、数据插补。数据集成关注实体识别和冗余属性处理，确保实体一致性和数据质量。数据变换则对数据进行规范化，如最小-最大规范化、零-均值规范化和小数定标规范化，以适应不同应用场景。

数据清洗

数据清洗主要是删除原始数据集中无关数据、重复数据、平滑噪声数据，筛选掉与挖掘主题无关的数据，处理缺失值、异常值等。

缺失值处理

处理缺失值的方法可分为三类：删除记录、数据插补和不处理。常见的插补方法如下图所示。

插补方法	方法描述
均值/中位数/众数插补	根据依据属性值的类型，采用属性的均值/中位数/众数插补
固定值插补

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07-09

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数据预处理是指在机器学习、数据分析和数据挖掘等领域中，对原始数据进行一系列的处理和转换，以便为后续的分析和建模做好准备。数据预处理是数据科学项目中的重要步骤，因为原始数据往往存在各种质量问题，如缺失值、异常值、重复数据、不一致的格式等，这些问题会直接影响模型的性能和最终结果的准确性。因此在数据分析中，对数据做数据预处理是必不可少的一个环节。

python数据预处理

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