🌟数据预处理(方法总结)🌟
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2025-03-16 15:41:04
摘要 数据分析与机器学习的第一步是什么？没错！就是数据预处理！它决定了后续工作的效率和模型效果的好坏。以下是几个实用的数据预处理方法：💡...
数据分析与机器学习的第一步是什么？没错！就是数据预处理！它决定了后续工作的效率和模型效果的好坏。以下是几个实用的数据预处理方法：
💡 缺失值处理
数据中常会出现缺失值，这时可以采用删除法（当缺失比例较大时）、均值/中位数填充或利用KNN等算法预测填补。
📊 异常值检测
利用箱线图、Z分数等方法识别异常值。对于异常值，可选择剔除、修正或保持原样，视具体情况而定。
🔄 特征编码
分类变量需转换为数值型，常用的方法有独热编码（One-Hot Encoding）和标签编码(Label Encoding)，帮助算法更好地理解数据。
⚖️ 归一化与标准化
归一化将数据缩放到[0,1]区间，标准化则使其符合正态分布，这对某些算法尤其重要，比如KNN、SVM。
⏰ 时间序列处理
对时间序列数据进行平滑处理、差分运算等，以便捕捉趋势和周期性变化。
通过以上方法，可以让混乱的数据变得整洁有序，从而提升模型性能，让数据分析事半功倍！💪✨
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