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数据预处理关键技术
资料介绍
一、数据清洗
1.1 缺失值处理
缺失值是数据采集中常见问题，处理方法需根据数据特性选择：
· 删除法：适用于缺失比例低于5%的随机缺失数据，包括删除含缺失值的样本（行删除）或特征（列删除）。需注意避免样本量大幅减少导致统计偏差。
· 填充法：
o 数值型数据：采用均值、中位数填充（适用于正态分布数据）或KNN近邻填充（利用相似样本特征值）
o 分类型数据：使用众数填充或特殊标记（如“未知”）
o 时间序列：采用前向填充（ffill）或插值法（如线性插值）
· 模型预测法：通过回归模型（如随机森林）利用其他特征预测缺失值，适用于缺失比例较高且特征相关性强的数据。
1.2 异常值检测与处理
异常值识别方法包括：
· 统计法：
o Z-score：|Z|>3视为异常（适用于正态分布）
o 四分位法（IQR）：低于Q1-1.5IQR或高于Q3+1.5IQR的数值
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