【机器学习4】构建良好的训练数据集——数据预处理(一)处理缺失值及异常值
数据预处理的重要性数据预处理在数据分析和机器学习中起着非常重要的作用。它是数据分析和机器学习流程中的第一步，决定了后续分析和建模的质量和可靠性。数据预处理包括数据清洗、数据转换等步骤。在数据清洗中，我们需要对数据的缺失值情况进行检验并用剔除法或插值法等方法进行替换，同时，我们需要检验数据的异常值情况，并对异常值进行替换或者删除处理。有时候还需要对重复值进行处理等等，通过数据清洗，可以使得我们的数....
机器学习之PyTorch和Scikit-Learn第4章 构建优秀的训练数据集 - 数据预处理Part 2
其它章节内容请见机器学习之PyTorch和Scikit-Learn 将数据集划分为训练集和测试集 我们在第1章 赋予计算机学习数据的能力和第3章 使用Scikit-Learn的机器学习分类器之旅中简单地介绍了将数据集划分为训练集和测试集的概念。在测试集中比较预测标签和真实标签可以看成是发布上线前对模型的无偏差性能评估。本节中，我们会准备一个新的数据集，葡萄酒数据集。在预处理完数据集后，我们会...
机器学习之PyTorch和Scikit-Learn第4章 构建优秀的训练数据集 - 数据预处理Part 1
其它章节内容请见机器学习之PyTorch和Scikit-Learn 数据质量及所包含的有用信息量是决定机器学习算法能学到多好的关键因素。因此，在将数据集喂给机器学习算法前对其进行检查和预处理绝对很重要。本章中，我们会讨论一些基本数据预处理技术，有助于我们构建很好的机器学习模型。 本章将要讨论的内容有： 删除和替换数据集缺失值 为机器学习算法准备分类数据 为模型构建选择相关特征 ...
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