我是钱

本文主要介绍数据详细处理流程处理的原因，对于处理方法的原理简略。想深入了解原理可以根据这份框架深入研究思索，将框架和细节一起把握。我是钱QQ/微信：6439979数据是机器学习的原料，在把数据投入机器学习模型前，我们需要对数据进行加工。正确预处理数据对模型输出结果有非常大的影响。可以说，数据预处理是机器学习落地最麻烦但最具有挑战的环节。数据可能存在问题在实际业务处理中，数据通常是脏数据。所谓的脏，指数据可能存在以下几种问题（主要问题）:数据缺失（Incomplete）：属性值为空的情况。如Occupancy=“”数据噪声（Noisy）：数据值不合常理的情况。如Salary=“-100”数据不一致（Inconsistent）：数据前后存在矛盾的情况。如Age=“42