在MAGNet中包含了以下數(shù)據(jù)預(yù)處理功能：
數(shù)據(jù)清洗：去除重復(fù)數(shù)據(jù)、缺失值處理、異常值處理等。
特征選擇：選擇最具代表性的特征，減少冗余特征，提高模型的泛化能力。
特征縮放：對(duì)特征進(jìn)行縮放，使不同特征之間具有相同的量綱，提高模型的收斂速度和準(zhǔn)確性。
特征編碼：對(duì)分類(lèi)特征進(jìn)行編碼，將分類(lèi)變量轉(zhuǎn)換為數(shù)值變量，方便模型進(jìn)行計(jì)算。
數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換：對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行變換，如對(duì)數(shù)變換、標(biāo)準(zhǔn)化、歸一化等，使數(shù)據(jù)更符合模型的假設(shè)。
數(shù)據(jù)平衡：處理不平衡數(shù)據(jù)集，使不同類(lèi)別的樣本數(shù)量平衡，避免模型在預(yù)測(cè)時(shí)偏向某一類(lèi)別。
數(shù)據(jù)分割：將數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集，用于模型的訓(xùn)練、驗(yàn)證和評(píng)估。
數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化：對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，使數(shù)據(jù)服從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布，提高模型的性能。
數(shù)據(jù)降維：對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行降維處理，減少特征的數(shù)量，提高模型的計(jì)算效率和泛化能力。
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