机器学习day02
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数据特征预处理
对数据进行处理，缺失值
-
不同的类型数据的处理方式也不同
- 数值型数据
- 标准缩放：1.归一化 2.标准化 3.缺失值
- 类别型数据：one-hot编码
- 时间类型：时间的切分
- 数值型数据
数值型数据
1. 归一化
归一化的目的是使得某一个特征对最终结果不会造成更大的影响
在sklearn中归一化步骤： 1. 实例化MinMaxScalar 2. 通过fit_transform转换 2. 标准化 通过对原始数据进行变换吧数据变换到均值为0，方差为1范围内 
为什么还需要标准化
对于归一化来说，如果出现异常点，影响了最大值和最小值，那么结果显然会发生改变
对于标准化来说，如果出现异常点，由于有一定的数据量，少量的异常点对于均值的影响并不大，从而方差改变较小。
注：在已有的样本足够多的情况下比较稳定，适合现代嘈杂大数据场景
3. 缺失值处理
一般都在pandas中处理缺失值，这里简单介绍
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