Bryan直播：sklearn入門：數據預處理、模型評估、模型融合——學習筆記

1.預處理 當我們拿到一批原始數據以後，需要考慮以下問題： 1）首先要明確有多少特徵，哪些是連續的，哪些是類別特徵。 2）檢查有沒有缺失值，選擇合適的缺失值填補方法，使數據保持完整。 3）對連續的數值型變量進行 標準化，使得均值爲0，方差爲1。 4）對類別型的特徵進行 one-hot編碼。 5）將需要轉換成類別型數據的連續型數據進行 二值化。 6）爲防止過擬合或者其他原因，選擇是否要將數據進行 正

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