没有
建议5种方法,以准备机器学习的数据.
1.数据清理:数据清理是从数据集,表或数据库中识别和删除 (或纠正) 不准确记录的过程.这有助于确保数据准确并准备好进行机器学习. 2.数据转换:这涉及将数据转换为更适合机器学习的格式.数据转换的例子包括将分类数据转换为数值数据,将数据正常化和缩放数据. 3.数据集成:这涉及将多个来源的数据组合成一个统一的数据集. 这可以通过数据合并,数据连接和数据结合等过程进行. 4.功能工程:这涉及创建新的或修改现有功能来提高机器学习模型的性能.功能工程可以通过数据聚合,将数据分成多个列,或创建新的数据. 5.数据集成:这涉及通过选择现有数据,分析和减少数据尺寸等方法进行.