数据预处理的方法有哪些
时间: 2023-10-31 07:06:29 浏览: 77
数据预处理的方法包括数据清洗、数据转换、特征选择、数据降噪和数据增强。数据清洗是通过丢弃重复数据、补全缺失数据、处理异常值等方式,清洗掉数据集里的脏数据,提高数据质量。数据转换是将数据从一种形式转变为另一种形式的预处理方法,包括类型转换、语义转换、粒度转换、离散化、数据压缩等操作。特征选择是筛选出与当前机器学习任务相关的特征,去除不相关的特征,提高模型性能。数据降噪是对数据集中的噪声进行移除,常用的方法有聚类、降维、回归等。数据增强是扩充有限数据集,增加训练样本的数量和多样性,提高模型的泛化能力。常见的数据增强方案有AugMix、CutOut、MoEx、MaxUp、Mixup、CutMix等。\[2\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [数据预处理的常见方法](https://blog.csdn.net/securitypaper/article/details/128324400)[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^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [数据预处理](https://blog.csdn.net/m0_45993955/article/details/115194394)[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^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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