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weixin_39820835 2020-09-09 11:00:32
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内容概要:本文介绍了一个用于机器学习建模的ML数据集准备脚本,旨在将102个气候数据CSV文件(涵盖6种变量×17个卫生服务区HSA)与腹泻疾病诊断数据合并,构建统一的建模数据集。脚本执行了多步骤处理流程,包括按HSA合并气候数据、加载并筛选诊断数据至有效时间范围(2022-06-27至2024-01-29)、外连接合并数据、剔除缺失值超过40%的变量、创建时间特征和交互特征,并保留剩余缺失值供后续建模阶段进行防泄漏的插补处理。最终输出完整的建模数据集CSV文件及包含字段描述和统计摘要的JSON元数据文件,强调所有拆分和插补均应在建模阶段进行以防止数据泄露。; 适合人群:具备Python编程与数据分析基础,熟悉Pandas、NumPy等数据处理工具,从事公共卫生、环境健康或机器学习相关研究的数据科学家、研究人员及技术人员;尤其适用于需要整合多源时空数据进行疾病预测建模的专业人员。; 使用场景及目标:① 构建基于气候因素预测腹泻疾病的机器学习模型前的数据预处理;② 实现跨区域(17个HSA)长时间序列(84周)的多变量数据融合;③ 在保证无数据泄露的前提下完成缺失值管理、特征工程与元数据记录;④ 为后续的时间序列划分(训练/验证/测试)和模型训练提供标准化输入。; 阅读建议:此资源以脚本形式呈现完整数据流水线,不仅关注代码实现,更强调数据治理逻辑(如不提前插补以防泄漏),建议结合实际数据运行代码,逐步理解每一步的数据形态变化,并重点关注日期过滤、外连接策略、缺失值处理阈值设定以及元数据生成机制,确保建模过程可复现与合规。

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