Python中的數(shù)據(jù)預(yù)處理和特征工程的常用技術(shù)

作者：Python中的數(shù)據(jù)預(yù)處理和特征工程/目錄目錄02數(shù)據(jù)預(yù)處理01點(diǎn)擊此處添加目錄標(biāo)題03特征工程01添加章節(jié)標(biāo)題02數(shù)據(jù)預(yù)處理數(shù)據(jù)清洗缺失值處理：填充或刪除異常值處理：檢測(cè)和修正數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換：統(tǒng)一數(shù)據(jù)類型數(shù)據(jù)歸一化：將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為統(tǒng)一范圍數(shù)據(jù)集成數(shù)據(jù)來(lái)源：多種渠道，如數(shù)據(jù)庫(kù)、文件、網(wǎng)絡(luò)等數(shù)據(jù)整合：將不同來(lái)源的數(shù)據(jù)整合在一起，形成統(tǒng)一的數(shù)據(jù)格式數(shù)據(jù)清洗：去除重復(fù)、缺失、異常等數(shù)據(jù)，保證數(shù)據(jù)質(zhì)量數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換：將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為適合后續(xù)處理的格式，如轉(zhuǎn)換為數(shù)值、分類等類型數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換目的：將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為適合模型訓(xùn)練的格式方法：包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)歸一化、數(shù)據(jù)離散化等應(yīng)用場(chǎng)景：處理缺失值、異常值、重復(fù)值等工具：可以使用Pandas、NumPy等庫(kù)進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)歸一化添加標(biāo)題添加標(biāo)題添加標(biāo)題添加標(biāo)題方法：最小-最大歸一化、零均值歸一化、標(biāo)準(zhǔn)化等定義：將不同尺度的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為統(tǒng)一尺度目的：提高模型穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性注意事項(xiàng)：避免數(shù)據(jù)丟失和信息損失03特征工程特征選擇特征選擇方法：過(guò)濾法、包裹法、嵌入法過(guò)濾法：根據(jù)特征與目標(biāo)的相關(guān)性進(jìn)行選擇包裹法：使用機(jī)器學(xué)習(xí)模型進(jìn)行特征選擇嵌入法：將特征選擇與模型訓(xùn)練相結(jié)合，自動(dòng)選擇最優(yōu)特征組合特征提取特征選擇：選擇與目標(biāo)變量相關(guān)的特征特征縮放：將不同尺度的特征統(tǒng)一到一個(gè)范圍內(nèi)特征編碼：將分類特征轉(zhuǎn)換為數(shù)值特征特征降維：減少特征數(shù)量，提高模型效率特征構(gòu)造特征選擇：選擇與目標(biāo)變量相關(guān)的特征特征提?。簭脑紨?shù)據(jù)中提取出有用的特征特征轉(zhuǎn)換：將原始特征轉(zhuǎn)換為更適合模型處理的形式特征縮放：對(duì)特征進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化或歸一化處理，以消除量綱的影響特征轉(zhuǎn)換添加標(biāo)題添加標(biāo)題添加標(biāo)題添加標(biāo)題特征編碼：將分類特征轉(zhuǎn)換為數(shù)值特征，如獨(dú)熱編碼或標(biāo)簽編碼特征縮放：將特征值縮放到特定范圍，如0-1或-1到1特征選擇：選擇與目標(biāo)變量相關(guān)性最強(qiáng)的特征，如過(guò)濾法或wrapper方法