Python數(shù)據(jù)預(yù)處理的方法有：
數(shù)據(jù)清洗：處理缺失值、異常值、重復(fù)值等問題。
數(shù)據(jù)整合：將不同來源的數(shù)據(jù)整合到一起，如合并多個數(shù)據(jù)集、拼接數(shù)據(jù)等。
數(shù)據(jù)變換：對數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換，如數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換、標(biāo)準(zhǔn)化、歸一化、離散化等。
特征選擇：選擇對目標(biāo)變量有影響的特征，如相關(guān)性分析、特征重要性排序、特征選擇模型等。
特征編碼：將非數(shù)值型特征轉(zhuǎn)換為數(shù)值型特征，如獨熱編碼、標(biāo)簽編碼等。
特征縮放：將特征的取值范圍縮放到一定區(qū)間內(nèi)，如最大最小縮放、標(biāo)準(zhǔn)縮放等。
特征構(gòu)造：通過組合原始特征，構(gòu)造新的特征，如多項式特征、交互特征等。
數(shù)據(jù)降維：通過降低特征維度，減少數(shù)據(jù)存儲空間和計算復(fù)雜度，如主成分分析(PCA)、線性判別分析(LDA)等。
數(shù)據(jù)平衡：解決樣本不均衡問題，如過采樣、欠采樣、SMOTE等。
數(shù)據(jù)分割：將數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集和測試集，用于模型建立和評估。
億速云公眾號
手機(jī)網(wǎng)站二維碼
