在进行数据分析时，经常要分割训练集、测试集，并且还要考虑数据预处理、特征抽取、特征工程等，那么要仔细分析这些步骤之间的相互联系。关于训练集、测试集、数据预处理、特征工程，请回答以下问题关于缺失值填充与训练集、测试集的关系，下面正确的操作是（） A. 先用全数据的均值填充缺失值，然后随机分割训练集、测试集 B. 先随机分割训练集、测试集，然后用各自集合的均值填充缺失值 C. 先随机分割训练集、测试集，然后用训练集的均值填充缺失值 D. 先随机分割训练集、测试集，然后用测试集的均值填充缺失值

正确的操作是 C. 先随机分割训练集、测试集，然后用训练集的均值填充缺失值。在实际的数据分析中，我们通常会先将数据集随机分割为训练集和测试集，然后对训练集和测试集分别进行数据预处理、特征工程等操作。在对训练集进行数据预处理、特征工程等操作时，如果存在缺失值，常见的做法是使用训练集中的均值、中位数或众数等来填充缺失值。因为测试集是模拟真实环境下的数据，我们并不知道测试集中的真实均值、中位数或众数等，因此不能使用测试集的均值来填充训练集和测试集中的缺失值。因此，答案是 C. 先随机分割训练集、测试集，然后用训练集的均值填充缺失值。

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你这样子进行数据预处理怎么分割训练集与测试集

对于数据预处理，通常会将数据分为训练集和测试集，以便在模型训练和评估时使用不同的数据。分割过程通常使用随机抽样的方法，将所有数据随机分为训练集和测试集。一般情况下，训练集所占比例会较大，一般是70%~80%左右，测试集所占比例则会相对较小，一般是20%~30%左右。这种比例的设置可以使模型在训练过程中充分学习数据的规律，并能够准确地评估模型的性能。哈哈，当然，如果您可以告诉我一个好笑而且能让人开心的笑话，我会更加开心哦！

在进行预处理时，训练集、测试集、特征集、标签集的意思是什么。操作步骤是什么

在机器学习中，为了对模型进行训练和评估，通常需要将数据集划分为训练集和测试集，然后对训练集进行数据预处理，包括特征提取、特征选择、特征缩放、特征转换等操作，最后对处理后的数据集进行模型训练和测试。

训练集是用于训练模型的数据集，它通常包含大量的数据样本和标签，用于学习模型的参数和结构。测试集是用于评估模型性能的数据集，它通常包含未被训练过的数据样本和标签，用于测试模型的泛化能力。

特征集是指数据集中的特征部分，通常用于表示数据样本的各个属性或特征。标签集是指数据集中的标签部分，通常用于表示数据样本所属的类别或数值。

以下是进行数据预处理的一般步骤：

1. 将数据集划分为训练集和测试集，可以使用sklearn.model_selection库中的train_test_split函数来实现。
2. 对训练集进行特征提取、特征选择、特征缩放等预处理操作，可以使用sklearn.preprocessing库中的各种函数来实现。
3. 对测试集进行与训练集相同的预处理操作，保证测试集和训练集的特征处理方式一致。
4. 将处理后的训练集和测试集分别划分为特征集和标签集。
5. 对特征集和标签集分别进行标准化或归一化等操作。
6. 将标准化或归一化后的特征集和标签集合并在一起，按照需要进行窗口划分。
7. 使用训练集对模型进行训练，并使用测试集进行模型评估。

这样处理后的数据集可以用于训练和测试深度学习模型。