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数据清洗是机器学习中的一个重要步骤它涉及对原始数据进行预处理和修复以使数据适用于机器学习算法的训练和分析。数据清洗的目标是处理数据中的噪声、缺失值、异常值和不一致性等问题以提高数据的质量和准确性。 二、方法 处理缺失值识别数据中的缺失值并采取适当的方法来处理它们例如删除包含缺失值的样本、使用插补方法填补缺失值、使用特定的占位符表示缺失值等。 处理异常值检测和处理数据中的异常值这些异常值可能是由测量误差、录入错误或其他原因引起的。可以使用统计方法、可视化方法或基于模型的方法来识别和处理异常值。 数据转换对数据进行转换和规范化以使其符合机器学习算法的要求。例如对数变换、标准化、归一化等可以用于调整数据的分布和尺度。 处理重复值识别和处理数据中的重复值避免对模型和分析结果产生不良影响。可以使用去重方法来删除重复的数据样本。 数据格式化将数据转换为正确的格式例如将日期和时间数据转换为标准格式将文本数据进行标记化或分词等。 数据集成将多个数据源的数据进行整合和合并消除冗余和一致性问题。 数据采样对于大型数据集可以采用抽样方法来减少数据量以便更高效地进行分析和模型训练。
数据清洗是一个迭代的过程需要根据数据的特点和问题的需求进行适当的处理。它对于获得高质量的数据集和准确的机器学习模型非常重要。
参考
机器学习之数据清洗、特征提取与特征选择 - 知乎
