資料預處理包括資料的缺失值處理、標準化、規範化和離散化處理。
資料的缺失值處理：weka.filters.unsupervised.attribute.replacemissin**alues。對於數值屬性，用平均值代替缺失值，對於nominal屬性，用它的mode(出現最多的值)來代替缺失值。
標準化(standardize)：類weka.filters.unsupervised.attribute.standardize。標準化給定資料集中所有數值屬性的值到乙個0均值和單位方差的正態分佈。
規範化(nomalize):類weka.filters.unsupervised.attribute.normalize。規範化給定資料集中的所有數值屬性值，類屬性除外。結果值預設在區間[0,1]，但是利用縮放和平移引數，我們能將數值屬性值規範到任何區間。如：但scale=2.0，translation=-1.0時，你能將屬性值規範到區間[-1,+1]。
離散化(discretize):類weka.filters.supervised.attribute.discretize和weka.filters.unsupervised.attribute.discretize。分別進行監督和無監督的數值屬性的離散化，用來離散資料集中的一些數值屬性到分類屬性。
weka之資料預處理
weka在做資料預處理的時候針對attribute提供了多種方式，包括值的各種轉換，常用的如下 1.缺失值處理 weka.filters.unsupervised.attribute.replacemissingvalues。對於數值屬性，用平均值代替缺失值，對於nominal屬性，用它的mode ...
sklearn中的資料預處理
在sklearn中有這麼幾個常用的預處理方法。另外為了將資料預處理的各個階段連線起來還可以使用pipeline。類功能 說明standardscaler 無量綱化 標準化，基於特徵矩陣的列，將特徵值轉換至服從標準正態分佈 minmaxscaler 無量綱化 區間縮放，基於最大最小值，將特徵值轉換到 ...
ML中的資料預處理
如何快速讀取大量小檔案？做乙個比賽時，有上萬個很小的csv檔案，想要把他們合併起來，發現依次讀取非常慢。能想到的思路是多執行緒讀取。python多執行緒不熟，我直接寫了幾個python指令碼處理讀取不同的資料，然後同時執行，然後把每個指令碼合併的結果再進一步合併，得到最終的檔案。如何快速讀寫訓練集?...