Python机器学习项目开发实战:如何从看似混乱的数据中找出规律

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Python项目开发实战_机器学习-从看似混乱的数据中找出规律_编程案例实例详解课程教程.pdf

一、特点

在Python机器学习的上下文中,混乱数据(或称脏数据)通常具有一系列特点,这些特点可能使得数据处理和模型训练变得更加复杂。以下是一些常见的混乱数据的特点:

  1. 数据格式不一致:数据集中的字段或特征可能具有不同的格式,如日期格式、数字格式或文本格式。这种不一致性可能导致数据解析和处理的困难。

  2. 缺失值:数据集中可能存在大量的缺失值或空值,这些缺失值可能是由于数据采集过程中的错误或遗漏导致的。缺失值的存在会影响模型对数据的理解和分析。

  3. 异常值或噪声:数据集中可能包含一些异常值或噪声,这些值可能是由于测量误差、输入错误或其他原因造成的。这些异常值可能会干扰模型的训练过程,降低模型的准确性。

  4. 数据不平衡:在某些情况下,数据集中的不同类别或标签的样本数量可能不均衡。例如,在一个二分类问题中,一个类别的样本数量可能远多于另一个类

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