等宽离散化(等宽分箱):将数值型属性从最小值到最大值平均分为十份,即将数值从最小值到最大值分成 10 个区间,这样每个区间所包含的实例数量就各不相等,从而造成实例分布不均匀,有的间隔区域内包含很多个实例,但有的却很少甚至没有。 等频离散化:按数值型属性的大小顺序将全部实例平均分成十份,如 200 条实例,...
没有可信的数 据,数据挖掘构建的模型将是空中楼阁。 数据预处理——4种缺失值处理方法 数据预处理——4种缺失值处理⽅法 1.删除含有缺失值的个案 主要有简单删除法和权重法。简单删除法是对缺失值进⾏处理的最原始⽅法。它将存在缺失值的个案删除。如果数据缺失问题可以通过简单 的删除⼩部分样本来达到...
等宽离散化(等宽分箱):将数值型属性从最小值到最大值平均分为十份,即将数值从最小值到最大值分成 10 个区间,这样每个区间所包含的实例数量就各不相等,从而造成实例分布不均匀,有的间隔区域内包含很多个实例,但有的却很少甚至没有。 等频离散化:按数值型属性的大小顺序将全部实例平均分成十份,如 200 条实例,...