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數據處理
共 2 篇文章
研究方法
數據處理技巧:從標準化到正規化的方法詳解
數據處理是數據分析的重要步驟,其中包括數據清洗、數據轉換、數據整合等多個環節。在這其中,標準化和正規化是兩種常見的數據處理技巧。 標準化是一種將數據按比例縮放,使之落入一個小的特定區間的方法。在標準化中,數據會被重新縮放,使得數據的均值為0,標準差為1。這種方法主要用於需要對特徵縮放進行處理的算法,例如支持向量機(SVM)和K-近鄰(KNN)等。 正規化則是將數據的範圍縮放到[0, 1]或者[...
2023年11月3日
18 分鐘
研究方法
處理遺失資料的精緻藝術:探討多種策略及其影響
處理遺失資料是數據分析中的一個重要環節,也是一種精緻的藝術。遺失資料可能會導致分析結果的偏誤,因此需要採取適當的策略來處理。這些策略包括刪除遺失資料、填補遺失值、以及使用模型來預測遺失值。 刪除遺失資料是最簡單的策略,但可能會導致資訊的損失。填補遺失值是另一種常見的策略,可以使用固定值、平均值、中位數或眾數等方法來填補。然而,這種方法可能會引入額外的偏誤。 使用模型來預測遺失值是一種更複雜的策...
2023年10月10日
17 分鐘