在数据集成部分，我们也提到过，来源不同的数据，名称、定义、长度、单位等都有可能存在不同，在使用前，我们需要对这些数据进 行检查和统一。避免由于不一致带来结果的误差。 5.查重 有些时候，数据集合中可能会存在重复的数据。因此在使用数据集前，我们也要进行查重，避免造成信息的干扰。三、例题精讲 1.关于Z...
标准差标准化(第一种,最常用的那种)对数据中出现的异常值处理能力不佳,因此诞生了robust_scale,这种不怕异常值扰动的数据缩放法。此Scaler根据分位数范围(默认为IQR:Interquartile Range)删除中位数并缩放数据。 IQR是第1四分位数(第25个分位数)和第3个四分位数(第75个分位数)之间的范围。 参考: sklearn....
7、数据分箱(离散化) defbinning(col,cut_points,labels=None):minval=col.min()maxval=col.max()#利用最大值和最小值创建分箱点的列表break_points=[minval]+cut_points+[maxval]#如果没有标签,则使用默认标签0 ... (n-1)ifnotlabels:labels=range(len(cut_points)+1)#使用pandas的cut功能分箱colBin=...
数据预处理的主要内容包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约。处理过程如下图所示: 数据预处理过程示意图 数据清洗 数据清洗主要是删除原始数据集中的无关数据、重复数据,平滑噪声数据,筛选掉与挖掘主题无关的数据,处理缺失值、异常值等。 缺失值处理 处理缺失值的方法可分为3类:删除记录、数据插补和不处理。其...
Python中常用的数据预处理方法包括缺失值处理、特征标准化、特征编码、特征选择等。具体方法包括:1. 缺失值处理:可以通过填充、删除或插值等方法处理缺失值,如使用sklearn中的Impute...
3.数据归一化 1)概念 数据的标准化(normalization)是将数据按比例缩放,使之落入一个小的特定区间。 在某些比较和评价的指标处理中经常会用到,去除数据的单位限制,将其转化为无量纲的纯数值,便于不同单位或量级的指标能够进行比较和加权 2)处理方法
(2)常用的四种兴趣度的客观度量是: 、 、 和 (3)同时满足 和 的关联规则称为强关联规则。 答案: (1)模式分层,集合分组分层,操作导出的分层,基于规则的分层 (2)简单性、确定性、实用性、新颖性 (3)最小置信度临界值、最小支持度临界值结果一 题目 第二章(1) 进行数据预处理时所使用的主要方法包括: ...
3.3数值型数据的分组方法有哪些?简述组距分组的步骤。 答:单变量值分组和组距分组。其中组距分组:第一步,确定组数,组数多少由数据的多少和特点等决定,一般5~15组;第二步,确定各组组距,宜取5或10的倍数;第三步,根据分组整理出频数分布表,注意遵循“不重不漏”和“上限不在内”的原则。 3.4直方图和条形图有何...
一、数据筛选 1、"dplyr"包 "dplry"包中含有很多对于数据进行预处理的函数,在进行操作前,我们需要下载和运行“dplyr”包。 install.packages("dplyr") library(dplyr) (1)"filter"函数(根据数据的列的变量对行进行筛选的函数) >sub1<-filter(tips,tips$smoker=='No',tips...