机器学习：数据特征预处理缺失值处理
缺失值处理删除：如果行或列数据缺失值达到一定比例，建议放弃整行或列插补：填补列的平均值，中位数numpy数组中的缺失值 nan/NaN 属于float类型代码示例from sklearn.preprocessing import Imputer import numpy as np # 缺失值处理 data = [ [1, 1, 3], [np.nan, 4, 6], [...
机器学习：数据特征预处理归一化和标准化
特征预处理通过特定的统计方法（数学方法）将数据转换成算法要求的数据数值型数据： -标准缩放 - 归一化 - 标准化 - 缺失值 类别行数据： - one-hot编码 时间型数据： - 时间的切分 1、归一化将原始数据映射到一个区间[0,1]特征同等重要：归一化处理目的：使得某一个特征对最终结果不对造成更大的影响缺点：对于异常...
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