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数据预处理（无量纲化、缺失值、分类特征、连续特征）

news 2025/12/15 20:29:32

文章目录

- - 1. 无量纲化
  - - 1.1 sklearn.preprocessing.MinMaxScaler
    - 1.2 sklearn.preprocessing.StandardScaler
  - 2. 缺失值
  - 3. 分类型特征
  - 4. 连续型特征

数据挖掘的五大流程包括：

获取数据
数据预处理
特征工程
建模
上线

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其中，数据预处理中常用的方法包括数据标准化和归一化。sklearn中包含众多的数据预处理模块，

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模块preprocessing：几乎包含数据预处理的所有内容
模块Impute：填补缺失值专用
模块feature_selection：包含特征选择的各种方法的实践
模块decomposition：包含降维算法

1. 无量纲化

1.1 sklearn.preprocessing.MinMaxScaler

sklearn.preprocessing.MinMaxScaler(feature_range=(0, 1), copy=True)

1.2 sklearn.preprocessing.StandardScaler

sklearn.preprocessing.StandardScaler(copy=True, with_mean=True, with_std=True)

2. 缺失值

3. 分类型特征

4. 连续型特征

【参考博客】：

03、sklearn中的数据预处理和特征工程
03.（2）数据预处理

数据预处理（无量纲化、缺失值、分类特征、连续特征）

文章目录1. 无量纲化1.1 sklearn.preprocessing.MinMaxScaler1.2 sklearn.preprocessing.StandardScaler2. 缺失值3. 分类型特征4. 连续型特征数据挖掘的五大流程包括：获取数据数据预处理特征工程建模上线其中，数据预处理中常用的方法包括数据标准化和归…...

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