预处理

数据预处理详解

由于当今数据的数量庞大且来自于各种不同类型的来源,因此出现数据异常的可能性不断增加。鉴于高质量数据可生成更好的模型和预测,数据预处理的重要性与日俱增,并且已经成为数据科学、机器学习、AI 管道中的基本步骤。在本文中,我们将探讨数据处理需求,并讨论用于完成此流程中每个步骤的不同方法。

数据预处理(数据审核、缺失值处理、标准化正则化、降维等)

数据预处理(data pre-processing)是指在主要的处理以前对数据进行的一些处理。现实世界中数据大体上都是不完整,不一致的脏数据,无法直接进行数据挖掘,或挖掘结果差强人意。为了提高数据挖掘的质量产生了数据预处理技术。

特征工程之特征预处理

本文我们来讨论特征预处理的相关问题。主要包括特征的归一化和标准化,异常特征样本清洗与样本数据不平衡问题的处理。由于标准化和归一化这两个词经常混用,所以本文不再区别标准化和归一化,而通过具体的标准化和归一化方法来区别具体的预处理操作。