（二）数据预处理

数据预处理 1. 数据质量的三个要素:准确性.完整性.一致性 2. 数据预处理的主要任务: 数据清理.数据集成.数据归约.数据变换 一. 数据清理 数据清理主要:填补缺失的值,光滑噪声同时识别离群点,并纠正数据的不一致性. 通常是一个两步的迭代过程,包括偏差检测和数据变换 注意:在某些情况下,缺失值并不意味着数据有误.在理想情况下,每个属性应当有一个或多个关于控制条件的规则.这些规则可以说明是否允许空值,并且/或者说明这样的空值应当如何处理或转换. 二. 数据集成 数据集成将来自多个数据源的数据

原文:http://dataunion.org/5009.html 一:为什么要预处理数据?(1)现实世界的数据是肮脏的(不完整,含噪声,不一致)(2)没有高质量的数据,就没有高质量的挖掘结果(高质量的决策必须依赖于高质量的数据:数据仓库需要对高质量的数据进行一致地集成)(3)原始数据中存在的问题:不一致 —— 数据内含出现不一致情况重复不完整 —— 感兴趣的属性没有含噪声 —— 数据中存在着错误.或异常(偏离期望值)的数据高维度二:数据预处理的方法(1)数据清洗 —— 去噪声和无关数据(2)数

一.数据预处理 1.数据如果能够满足其应用的要求,那么他是高质量的. 数据质量涉及许多因素:准确性.完整性.一致性.时效性.可信性.可解释性. 2.数据预处理的主要任务:数据清洗.数据集成.数据规约.数据变换. 二.数据清理:试图填充缺失值,光滑噪声.识别利群点.纠正数据中的不一致. 1.缺失值的处理: 1)忽略元组:缺少类标号时通常这么做.但是忽略的元组其他属性也不能用,即便是有用的. 2)人工填写:该方法很费事费时,数据集很大.缺失值很多时可能行不通. 3)使用一个全局常量填充缺失值:将缺失

归一化处理 from sklearn.preprocessing import StandardScaler X_scaler = StandardScaler() y_scaler = StandardScaler() X_train = X_scaler.fit_transform(X_train) y_train = y_scaler.fit_transform(y_train) X_test = X_scaler.transform(X_test) #同样的模型来训练转化测试数据 y_t

2.常用数据预处理方法 这个部分总结的是在Python中常见的数据预处理方法. 2.1标准化(Standardization or Mean Removal and Variance Scaling) 变换后各维特征有0均值,单位方差.也叫z-score规范化(零均值规范化).计算方式是将特征值减去均值,除以标准差. sklearn.preprocessing.scale(X) 一般会把train和test集放在一起做标准化,或者在train集上做标准化后,用同样的标准化去标准化test集,此时

数据预处理和特征选择是数据挖掘与机器学习中关注的重要问题,坊间常说:数据和特征决定了机器学习的上限,而模型和算法只是逼近这个上限而已.特征工程就是将原始数据转化为有用的特征,更好的表示预测模型处理的实际问题,提升对于未知数据的预测准确性.下图给出了特征工程包含的内容: 本文数据预处理与特征选择的代码均采用sklearn所提供的方法,并使用sklearn中的IRIS(鸢尾花)数据集来对特征处理功能进行说明,IRIS数据集由Fisher在1936年整理,包含4个特征:Sepal.Length(花萼长

一.日期时间.字符串的处理 日期 Date: 日期类,年与日 POSIXct: 日期时间类,精确到秒,用数字表示 POSIXlt: 日期时间类,精确到秒,用列表表示 Sys.date(), date(), difftime(), ISOdate(), ISOdatetime() #得到当前日期时间 (d1=Sys.Date()) #日期 年月日 (d3=Sys.time()) #时间 年月日时分秒 通过format输出指定格式的时间 (d2=date()) #日期和时间 年月日时分秒 "Fri

转载自:http://2hwp.com/2016/02/03/data-preprocessing/ 常见的数据预处理方法,以下通过sklearn的preprocessing模块来介绍; 1. 标准化(Standardization or Mean Removal and Variance Scaling) 变换后各维特征有0均值,单位方差.也叫z-score规范化(零均值规范化).计算方式是将特征值减去均值,除以标准差. 1 sklearn.preprocessing.scale(X) 一般会

数据导入到python环境:http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/io.html(英文版) IO Tools (Text, CSV, HDF5, ...)? The pandas I/O API is a set of top level reader functions accessed like pd.read_csv() that generally return a pandasobject. read_csv read_excel re

1 数据处理 首先注明我们要处理的数据是矩阵X,其shape为[N x D] (N =number of data, D =dimensionality). 1.1 Mean subtraction 去均值 去均值是一种常用的数据处理方式.它是将各个特征值减去其均值,几何上的展现是可以将数据的中心移到坐标原点,Python中的代码是 X -= np.mean(X, axis = 0). 对于图像处理来说,每个像素的值都需要被减去平均值 ( X -= np.mean(X)), 也可以分别处理RGB