窗口函数 max（窗口函数rank()和dense rank()的区别）



数据预处理方法的重要性在于它能够清洗和转换原始数据，使其适合用于机器学习模型训练。有效的预处理可以帮助去除噪声、处理缺失值和异常数据，提升模型的准确性和稳定性。

1. 数据清洗（Data Cleaning）

数据清洗是指处理缺失值和异常值，以提高数据质量和模型性能。

原理

2. 数据标准化（Standardization）

标准化是将数据转换为均值为0、标准差为1的分布，通常用于高斯分布的数据。

原理

标准化后的数据具有相同的尺度，减少特征之间量纲不一致的影响，有助于提高某些机器学习算法的性能。

3. 数据归一化（Normalization）

归一化是将数据缩放到特定范围（通常是[0, 1]），特别适用于距离度量敏感的算法，如K近邻算法。

原理

归一化后的数据每个特征的取值范围相同，有助于提高某些机器学习算法的性能。

4. 类别编码（Categorical Encoding）

将类别特征转换为数值形式，以便机器学习算法能够处理。

原理

机器学习算法通常只能处理数值特征，因此需要将类别特征转换为数值。

核心公式

独热编码（One-Hot Encoding）： 对于一个类别特征  X具有  k个不同的类别，将其转换为  k维向量，其中只有一个位置为1，其余为0.

5. 特征选择（Feature Selection）

特征选择是选择对模型训练最重要的特征，去除冗余或不相关特征，提高模型性能。

原理

减少数据维度，去除冗余或不相关特征，可以提高模型的性能和训练速度，减少过拟合。

6. 特征缩放（Feature Scaling）

调整特征的尺度，使其在相似的范围内，常用于标准化和归一化之外的方法。

原理

减少特征值范围的差异，帮助某些算法更快收敛。

7. 特征构造（Feature Engineering）

从现有数据中创建新的特征，以揭示数据中的隐藏关系，提高模型表现。

原理

通过特征构造，可以揭示数据中的隐藏关系，提升模型表现。

8. 降维（Dimensionality Reduction）

减少特征数量，保留主要信息，常用方法包括PCA、LDA等。

原理

通过降维方法，减少数据维度，同时保留大部分信息。

9. 数据增强（Data Augmentation）

通过对数据进行变换增加数据的多样性，提高模型泛化能力，常用于图像和文本处理任务。

原理

通过数据增强生成更多样本，提高模型泛化能力。

10. 数据平衡（Data Balancing）

处理类别不平衡问题，可以使用过采样（如SMOTE）、欠采样等方法。

原理

通过过采样、欠采样等方法平衡类别分布，提高模型在少数类上的表现。

数据平衡是数据预处理中的一个重要步骤，特别是在处理分类问题时。如果一个类别的样本数量远多于其他类别，会导致分类器偏向于多数类别，从而影响模型的性能。常见的数据平衡方法包括过采样、欠采样和合成少数类过采样技术（SMOTE）。

版权声明：

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。
如若内容造成侵权、违法违规、事实不符，请将相关资料发送至xkadmin@xkablog.com进行投诉反馈，一经查实，立即处理！

转载请注明出处，原文链接：https://www.xkablog.com/haskellbc/33055.html