数据预处理的指标选取

数据预处理的指标选取可以根据具体的应用场景和需求来确定。常用的指标选取包括主成分贡献率、信息增益、方差、相关性等。主成分贡献率是用于降维的指标，表示每个主成分对总方差贡献的比例，可以用于评估主成分分析的效果。信息增益是用于特征选择的指标，表示使用某个特征进行分类后，信息的纯度增加的程度。方差是用于特征选择和过滤的指标，表示数据的离散程度。相关性是用于特征选择和过滤的指标，表示两个变量之间的线性相关程度。根据具体的问题和数据特点，可以选择合适的指标来进行数据预处理。

相关问题

光伏功率预测 数据预处理

光伏功率预测的数据预处理包括以下步骤：

1. 首先，选取当日预测时段。根据历史数据的分析，可以确定不同月份的预测时段。例如，在8月到9月的预测时段为5时到19时，在10月到11月的预测时段为6时到18时。这样做是为了消除当天数据中大量重复的0值并提高预测精度。

2. 接下来，对数据进行预处理和特征选择。可以使用特征交叉和基于模型的递归特征消除法对光伏发电功率数据进行处理。这些方法能够提取出与功率预测相关的特征，并排除掉对预测没有帮助的特征。

3. 然后，训练预测模型。根据原始数据集中的瞬时有功与电流、电压、瞬时无功和正向有功之间的关系，可以建立相应的神经网络模型。通过调整参数，使得模型达到最优性能。

4. 确定预测模型的输入值。根据相似日选取规则，确定预测日期的相似日。相似日的电流、电压、无功和正向有功等指标可以作为预测模型的输入值。将这些输入值带入预测模型，得到对应的输出值。

5. 最后，输出预测结果。将输出值进行补缺处理，即填充相应的0值，得到该日预测对象的瞬时有功预测值。

通过以上数据预处理步骤，可以为光伏功率预测建立有效的模型，并得到准确的预测结果。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [光伏发电预测（二）](https://blog.csdn.net/Joovo/article/details/85346751)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [基于Stacking模型融合的光伏发电功率预测](https://download.csdn.net/download/weixin_38583286/18409158)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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