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.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
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，
- 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
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