数据清洗预处理入门完整指南
发布时间：2019-02-23 09:30:45 所属栏目：教程 来源：机器之心编译
导读：数据预处理是建立机器学习模型的第一步(也很可能是最重要的一步)，对最终结果有决定性的作用：如果你的数据集没有完成数据清洗和预处理，那么你的模型很可能也不会有效就是这么简单。 人们通常认为，数据预处理是一个非常枯燥的部分。但它就是「做好准备」
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多尝试一些不同的填充策略。也许在某些项目中，你会发现，使用缺失值所在列的中位数或众数来填充缺失值会更加合理。填充策略之类的决策看似细微，但其实意义重大。因为流行通用的方法并不一定就是正确的选择，对于模型而言，均值也不一定是最优的缺失填充选择。 毕竟，几乎所有正阅读本文的人，都有高于平均水平的手臂数。
图：Matthew Henry 发布于 Unsplash 如果包含属性数据，会怎么样呢? （编辑：核心网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
