(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、填空题(1)进行数据预处理时所使用旳重要措施包括:___、___、___和___(2)数据概化是指:___(3)
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: 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Imputer类进行均值、中位数或众数填充。 特征标准化:可以使用MinMaxScaler或StandardScaler等方法对特征进行标准化或归一化处理,使得各个特征具有相同...
数据预处理是指在进行数据分析和建模之前对原始数据进行清洗、转换和整理的过程。数据预处理的目的是消除数据中的噪声、错误和不完整性,以提高数据质量和分析的准确性。常见的数据预处理步骤包括数据清理、数据集成、数据变换和数据规约。 1.数据清理:数据清理是指处理数据中的错误、缺失值和异常值。常见的数据清理方法...
1.请简述数据预处理的常用操作。 2.常用的数据合并操作有哪些? 五、程序题 1.现有如下图所示的两组数据,其中A组中B列数据存在缺失值,并且该列数据为int类型,B组中的数据均为str类型。接下来,请对这些数据进行以下操作: (1)使用DataFrame创建这两组数据。 (2)现在需要使用B组中的数据对A组中的缺失值进行填...
在进行数据分析之前,需要了解数据的情况,有时候拿到的数据并不是想象中的完美数据,那么就需要进行预处理,才能使用。为了系统的缕清预处理的一般的步骤,这里进行详细的梳理,采用sklearn工具包和手写代码验证的方式进行。 一、缺失值处理 1.1 处理方式 最常见的数据情况就是缺失部分数据,那么怎么处理缺失值?有没有固定...
一、数据预处理 1.数据采集 2.数据格式化(存储格式等) 3.数据清洗:去掉脏数据 简单直观可以看出的不可能数据 组合或统计属性判定 缺失值处理 1.删除元祖:删除这一条记录或者一列特征,适合记录或者特征占总样本比例很小,或者缺失值非常多。但是会造成数据少很多,有可能造成性能下降 ...
1、012. 数据预处理(1)剔除异常值及平滑处理测量数据在其采集与传输过程中,由于环境干扰或人为因素有可能造成个别数据不切合实际或丢失,这种数据称为异常值。为了恢复数据的客观真实性以便将来得到更好的分析结果,有必要先对原始数据(1)剔除异常值; 另外,无论是人工观测的数据还是由数据采集系统获取的数据,都不可...