数据科学家必备的5种数据预处理技术:机器学习的支柱

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在机器学习中，从原始数据到经过优化的模型的路径由数据预处理技术铺就，这些数据预处理的技术为成功奠定了基础。数据科学家和机器学习工程师通常花费大量时间准备数据，因为干净、结构良好且经过精心设计的数据能够显著提升模型的性能和洞察力。 “垃圾进，垃圾出。”这是每位数据科学家必须理解的重要原则。接下来，我们将探讨每个数据科学家必须掌握的五种关键预处理技术：处理缺失数据、缩放与规范化、编码分类数据、特征工程和处理不平衡数据。这些主题对于将杂乱的真实数据集转化为机器学习算法可以有效学习的形式至关重要。 1. 处理缺失数据 缺失数据是现实世界机器学习项目中不可避免的挑战。数据集经常由于传感器故障、人工错误或其他原因而出现缺失值。如果处理不当，缺失数据可能导致模型预测偏差、误导性见 ………………………………