为什么数据需要预处理呢?答案很简单,就是因为训练数据中存在空值、非数字值等情形,而且不在同一规模等级(scale),因此必须将特征值拉齐为同一比例才能用于模型的训练。
数据预处理的技术实现包括:插值技术、名义特征、序数特征、数值特征、虚拟特征、独热编码等,用于解决丢失数据填充、特征值相互转换的问题。
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- 2020-04
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为什么数据需要预处理呢?答案很简单,就是因为训练数据中存在空值、非数字值等情形,而且不在同一规模等级(scale),因此必须将特征值拉齐为同一比例才能用于模型的训练。
数据预处理的技术实现包括:插值技术、名义特征、序数特征、数值特征、虚拟特征、独热编码等,用于解决丢失数据填充、特征值相互转换的问题。
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