输出结果为:(Age和Salary两个字段的缺失数据就处理完毕了,也可以尝试选择不同的处理对象和处理方式) 二、数据标准化 2.1 标准化的定义 标准化的定义:又被称为均值移除(mean removal),对不同样本的同一特征值进行处理,最终均值为0,标准差为1,采用此种方式我们只需要使用如下公式即可。 数据均值 数据标准差 2.2 ...
return -1 elif x.find("10+") > -1: # 将"10+years"转换成 11 return 11 elif x.find('< 1') > -1: # 将"< 1 year"转换成 0 return 0 else: return int(re.sub("\D", "", x)) # 其余数据,去掉"years"并转换成整数 # 将工作年限进行转化,否则影响排序 trainData['emp_length_cle...
无论样本预处理为均值为0还是0-1之间，顶多影响第一层的收敛速度，所以差距不大。样本的方差更无所谓...
题目对数据集的预处理中,常用的数据变换方法有0-1标准化和z-score标准化。使用z-score标准化时 ,若收据集中年收入属性的均值为65,标准差为12,则年收入59万元标准化后为( )。A.-0.2B.0.5C.0.3D.-0.5 相关知识点: 试题来源: 解析 D 反馈 收藏 ...
将数据表格中数据进行预处理,转化为0、1格式,便于算法计算。()A.正确B.错误的答案是什么.用刷刷题APP,拍照搜索答疑.刷刷题(shuashuati.com)是专业的大学职业搜题找答案,刷题练习的工具.一键将文档转化为在线题库手机刷题,以提高学习效率,是学习的生产力工具
以下不属于数据科学中数据预处理过程的是( )A.小赵使用重复过滤方法对数据集中的“重复类”的冗余数据进行处理B.小周对数据进行“0-1标准化”处理C.小吴使用爬虫软件爬取
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处理缺失数据,常见的方法包括删除缺失值、填充缺失值(均值、中位数、众数、插值等)、使用模型预测缺失值等。 异常值处理 识别和处理异常值,常见的方法包括删除异常值、替换异常值、将异常值视为缺失值等。 数据去重 去除重复数据,确保数据的唯一性。 二
一、数据收集 数据收集是数据预处理的第一步,它涉及到数据来源、数据类型、数据格式等方面。数据来源可以是内部数据库、外部数据源、传感器、日志等;数据类型可以是数值型、文本型、日期型、图像型等;数据格式可以是CSV、JSON、XML等。在数据收集阶段,需要对数据进行分类、筛选,保留需要的数据,剔除无用数据。 二、数...
数据预处理的技术方法包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约。 首先是数据清洗。在数据清洗过程中,我们需要解决数据缺失、异常值和重复数据等问题。数据缺失是指数据集中存在一些空缺或缺失值的情况。我们可以通过删除包含缺失值的数据、用均值或中位数填充缺失值,或者使用机器学习算法来预测缺失值。异常值是指与其...