數據清洗和特徵選擇

數據清洗和特徵選擇 數據清洗 清洗過程 1、數據預處理： 選擇數據處理工具： 數據庫、Python相應的包； 查看數據的元數據及數據特徵； 2、清理異常樣本數據： 處理格式或者內容錯誤的數據； 處理邏輯錯誤數據：數據去重，去除/替換不合理的值，去除/重構不可靠的字段值； 處理不需要的數據：在進行該過程時，要注意備份原始數據； 處理關聯性驗證錯誤的數據：常應用於多數據源合併的過程中。 3、採樣： 數

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