#統計缺失值
train = pd.read_csv("train.csv")
null_columns=train.columns[train.isnull().any()]
train[null_columns].isnull().sum()
#得到dataframe中，資料型別為object的列
#展示一列資料各數值分布情況
#使用散點圖檢視特徵之間的關係
#使用lasso選取特徵
indexs = np.argwhere(lasso_clf.coef_ != 0)#選取lasso分類器中係數不為0的特徵
select_cols = np.array(train_x.columns[indexs])
select_cols = select_cols.transpose()[0]#轉成訓練集dataframe列名
train_x=train_x[select_cols]#訓練集只使用選取的特徵
#繪製決策樹特徵重要性的圖
#使用get_dummies將dataframe中的object類特徵值轉為數值特徵
資料探勘 資料預處理
1 資料預處理 對於建立資料倉儲和資料探勘都是乙個重要的問題，因為現實世界中的資料多半是不完整的 有噪音的和不一致的。資料預處理包括資料清理 資料整合 資料變換和資料歸約。2 資料清理 可以用於填充遺漏的值，平滑資料，找出局外者並糾正資料的不一致性。3 資料整合 將來自不同資料來源的資料整合成一致的...
資料探勘 資料預處理
1.多維度衡量資料質量 正確性 完整性 一致性 時效性 可信度 可解釋性 2.資料清洗 補全缺失資料 專家補充完整 自動填充 unknown 均值 眾數 根據其他屬性採樣本均值等 平滑雜訊資料 隨機錯誤 技術限制等 裝箱 回歸 人機結合 聚類識別並移除異常資料 識別移除異常資料 利用屬性元資料 如身...
資料探勘預處理
資料預處理的主要任務如下 1 資料清理 填寫空缺值，平滑雜訊資料，識別，刪除孤立點，解決不一致性 2 資料整合 整合多個資料庫，資料立方體，檔案 3 資料變換 規範化 消除冗餘屬性 和聚集 資料彙總 將資料從乙個較大的子空間投影到乙個較小的子空間 4 資料歸約 得到資料集的壓縮表示，量小，但可以得到...