Python机器学习基础（三）-数据预处理（肾结石尿液成分数据集）下载

weixin_39820535 2023-11-21 16:31:09

肾结石尿液成分数据集 , 相关下载链接：https://download.csdn.net/download/qq_27437073/88508040?utm_source=bbsseo

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Scikit-Learn是基于python的机器学习模块，基于BSD开源许可证。这个项目最早由DavidCournapeau 在2007 年发起的，目前也是由社区自愿者进行维护。 scikit-learn的基本功能主要被分为六个部分，分类，回归，聚类，数据降维，模型选择，数据预处理，具体可以参考官方网站上的文档。对于具体的机器学习问题，通常可以分为三个步骤，数据准备与预处理，模型选择与训练，模型验证与参数调优。 scikit-learn支持多种格式的数据，包括经典的iris数据，LibSVM格式数据等等。

数据预处理 1.前言数据质量分析是数据预处理的前提，是数据挖掘分析结论有效性和准确性的基础，其主要任务是检查原始数据中是否存在脏数据，脏数据一般指的是不符合要求的，以及不能直接进行相应分析的数据。脏数据包括：缺失值异常值不一致的值重复数据及含有特殊符号（如#、￥、*）的数据 2.数据探索 2.1缺失值分析 data.describe()#查看数据的基本情况 len(data)#查看数据的总条数 2.2 异常值分析检查数据中是否有录入错误以及含有不合理的数据，忽视这些异常

文章目录一、概述1.1数据预处理和特征工程1.2sklearn中数据预处理和特征工程二、数据预处理2.1数据无量纲化2.2缺失值一、概述 1.1数据预处理和特征工程 1、数据挖掘五大流程：获取数据 数据预处理 （1）定义：数据预处理是从数据中检测，纠正或删除损坏，不准确或不适用于模型的记录的过程（2）可能面对的问题有：数据类型不同，比如有的是文字，有的是数字，有的含时间序列，有的连续，有的间断。也可能，数据的质量不行，有噪声，有异常，有缺失，数据出错，量纲不一，有重复，数据是偏态，数据量太大或太小

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数据预处理 通常获取数据通常都是不完整的，缺失值、零值、异常值等情况的出现导致数据的质量大打折扣，而数据预处理技术就是为了让数据具有更高的可用性而产生的，在本章中学习一下如何用Python进行数据预处理。 数据预处理是什么当用户拿到一份新数据的时候，通过各种手段进行数值替换，空值填充等过程就是数据预处理。本文中我们将会了解到的数据预处理方式有： ① 一般的数据预处理； ② 缺失值的处理； ③ 异常值的处理； ④ 数据变换方法； ⑤ 高级数据预处理方法； ⑥ 数据预处理实战。重复数据的处理数据采集人员

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