共計(jì) 435 個(gè)字符，預(yù)計(jì)需要花費(fèi) 2 分鐘才能閱讀完成。
Python 中常用的數(shù)據(jù)預(yù)處理方法包括缺失值處理、特征標(biāo)準(zhǔn)化、特征編碼、特征選擇等。
具體方法包括：
-
缺失值處理：可以通過(guò)填充、刪除或插值等方法處理缺失值，如使用 sklearn 中的 Imputer 類(lèi)進(jìn)行均值、中位數(shù)或眾數(shù)填充。
-
特征標(biāo)準(zhǔn)化：可以使用 MinMaxScaler 或 StandardScaler 等方法對(duì)特征進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化或歸一化處理，使得各個(gè)特征具有相同的尺度。
-
特征編碼：對(duì)分類(lèi)變量進(jìn)行編碼，可以使用 LabelEncoder 對(duì)目標(biāo)變量進(jìn)行編碼，使用 OneHotEncoder 或 pd.get_dummies 對(duì)特征變量進(jìn)行獨(dú)熱編碼。
-
特征選擇：可以使用特征選擇方法（如方差選擇法、遞歸特征消除法、主成分分析等）選擇最具代表性的特征，減少模型過(guò)度擬合或提高模型性能。
-
數(shù)據(jù)平衡處理：對(duì)于類(lèi)別不平衡的數(shù)據(jù)，可以使用過(guò)采樣、欠采樣或 SMOTE 等方法處理數(shù)據(jù)不平衡問(wèn)題。
以上是一些常用的 Python 數(shù)據(jù)預(yù)處理方法，根據(jù)具體情況選擇適合的方法進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理。
丸趣 TV 網(wǎng) – 提供最優(yōu)質(zhì)的資源集合！
