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2019年9月30日
数据清洗
摘要： 数据清洗一是为了解决数据质量问题，二是让数据更适合做挖掘 数值类数据 缺失值 在处理缺失值之前，首先要理解为什么数据会有缺失。 丢弃 直接丢弃含有缺失值的行或者列 适用情况 1. 错误导致的数据缺失（GSP中跑步速度的缺失） 2. 要建模预测的数据列有数据缺失 3. 无用数据（调查车辆的价格，要排除 阅读全文
posted @ 2019-09-30 20:54 JasonBUPT 阅读(217) 评论(0) 推荐(0) 编辑