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数据预处理的学习方法

教育知识 2025-08-07 15:09学习方法网www.ettschool.cn

1. 数据清洗

  • 缺失值处理：可通过删除记录、均值/中位数填充或模型预测插补
  • 异常值检测：常用Z-score法（绝对值>3为异常）或IQR法过滤
  • 去重与格式统一：删除重复记录，确保日期、数值等格式一致性

    • 2. 数据集成

  • 合并多源数据时需解决实体识别（如统一“性别”字段命名）和单位冲突（如货币单位转换）
  • 通过相关性分析处理冗余属性

    • 3. 数据变换

  • 标准化/归一化：MinMaxScaler（0-1范围）或Z-score标准化（均值为0）
  • 分类数据编码：独热编码（One-Hot）或标签编码（LabelEncoder）
  • 文本向量化：TF-IDF、Word2Vec等

    • 4. 数据规约

  • 特征选择：过滤无关变量，保留高方差或强相关特征
  • 降维技术：主成分分析（PCA）或线性判别分析（LDA）
  • 数据离散化：等宽分箱或聚类分箱（如K-means）

    • 5. 数据划分与平衡

  • 划分训练集、验证集和测试集
  • 处理类别不平衡：过采样、欠采样或SMOTE算法

    • 学习方法建议

  • 实战教程：参考手把手教学的保姆级教程（如缺失值处理、特征筛选等真题实战）
  • 工具实践：使用Python的Pandas、Scikit-learn库或SPSS进行预处理操作练习
  • 案例驱动：通过气象学NC文件处理、推荐系统优化等实际案例理解流程

    • 注意：预处理步骤需根据数据特点和模型需求灵活调整顺序，建议结合可视化（如Matplotlib）验证处理效果。

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