Python中的数据预处理和特征工程的常用技术_第1页
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文档简介

作者：Python中的数据预处理和特征工程/目录目录02数据预处理01点击此处添加目录标题03特征工程01添加章节标题02数据预处理数据清洗缺失值处理：填充或删除异常值处理：检测和修正数据类型转换：统一数据类型数据归一化：将数据转换为统一范围数据集成数据来源：多种渠道，如数据库、文件、网络等数据整合：将不同来源的数据整合在一起，形成统一的数据格式数据清洗：去除重复、缺失、异常等数据，保证数据质量数据转换：将数据转换为适合后续处理的格式，如转换为数值、分类等类型数据转换目的：将原始数据转换为适合模型训练的格式方法：包括数据清洗、数据归一化、数据离散化等应用场景：处理缺失值、异常值、重复值等工具：可以使用Pandas、NumPy等库进行数据转换数据归一化添加标题添加标题添加标题添加标题方法：最小-最大归一化、零均值归一化、标准化等定义：将不同尺度的数据转换为统一尺度目的：提高模型稳定性和准确性注意事项：避免数据丢失和信息损失03特征工程特征选择特征选择方法：过滤法、包裹法、嵌入法过滤法：根据特征与目标的相关性进行选择包裹法：使用机器学习模型进行特征选择嵌入法：将特征选择与模型训练相结合，自动选择最优特征组合特征提取特征选择：选择与目标变量相关的特征特征缩放：将不同尺度的特征统一到一个范围内特征编码：将分类特征转换为数值特征特征降维：减少特征数量，提高模型效率特征构造特征选择：选择与目标变量相关的特征特征提取：从原始数据中提取出有用的特征特征转换：将原始特征转换为更适合模型处理的形式特征缩放：对特征进行标准化或归一化处理，以消除量纲的影响特征转换添加标题添加标题添加标题添加标题特征编码：将分类特征转换为数值特征，如独热编码或标签编码特征缩放：将特征值缩放到特定范围，如0-1或-1到1特征选择：选择与目标变量相关性最强的特征，如过滤法或wrapper方法

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