2025年8月11日
机器学习过程
摘要： 一、数据清洗 缺失值：填充或删除缺失率过高的特征（有时缺失率不高，可尝试填充） 重复值：用pandas.drop_duplicates()删除完全重复的行（避免数据冗余影响模型） 异常值：用箱线图（IQR 法则）、Z-score 或可视化（如散点图）识别异常值 二、特征工程 1.特征转换 ①类型转换 阅读全文
posted @ 2025-08-11 00:02 起名字太难0123 阅读(45) 评论(0) 推荐(0)