1.数据清洗

数据清洗是数据预处理的第一步,主要是检查数据是否有缺失值,异常值,以及数据类型是否符合要求,一般来说,数据清洗有以下几个步骤:

1.1 数据检查:检查数据是否有缺失值,异常值,以及数据类型是否符合要求;

1.2 缺失值处理:如果数据集中存在缺失值,则需要进行缺失值处理,一般有两种方法:填补缺失值和删除缺失值;

1.3 异常值处理:如果数据集中存在异常值,需要进行异常值处理,一般有三种方法:删除异常值、修改异常值、忽略异常值;

1.4 数据类型转换:如果数据类型不符合要求,则需要进行数据类型转换,一般有两种方法:将字符串转换为数值型和将数值型转换为字符串。

2.特征选择

特征选择是数据预处理的第二步,主要是从原始数据中选择出有用的特征,一般来说,特征选择有以下几种方法:

2.1 单变量特征选择:单变量特征选择是从原始数据中选择出单个变量的特征,一般有两种方法:过滤式特征选择和包裹式特征选择;

2.2 多变量特征选择:多变量特征选择是从原始数据中选择出多个变量的特征,一般有三种方法:基于模型的特征选择、基于统计的特征选择和基于搜索的特征选择;

2.3 特征组合:特征组合是从原始数据中选择出多个变量的特征,一般有两种方法:添加特征和删除特征。

3.特征抽取

特征抽取是数据预处理的第三步,主要是从原始数据中抽取出有用的特征,一般来说,特征抽取有以下几种方法:

3.1 特征构造:特征构造是从原始数据中构造出新的特征,一般有两种方法:特征组合和特征转换;

3.2 特征转换:特征转换是从原始数据中转换出新的特征,一般有两种方法:特征缩放和特征离散化;

3.3 特征降维:特征降维是从原始数据中降低特征维度,一般有两种方法:主成分分析和线性判别分析。