2023国赛C题数据预处理

对于2023国赛C题的数据预处理，可以采取以下步骤：

1. 数据清洗：首先，检查数据是否存在缺失值、异常值或错误值。针对缺失值，可以选择删除相应的数据行或使用插补方法进行填充。对于异常值或错误值，可以进行修正或删除。

2. 特征选择：根据问题的要求，选择与问题相关的特征进行分析和建模。可以利用相关性分析、特征重要性检验等方法来筛选特征。

3. 特征转换：根据问题需要，对特征进行转换，例如数值型特征的标准化（归一化、标准化）、离散特征的编码（独热编码、标签编码）等。

4. 数据集划分：将数据集划分为训练集、验证集和测试集。通常采用70%的数据作为训练集，20%的数据作为验证集，10%的数据作为测试集。

5. 数据平衡处理：如果训练集中存在类别不平衡问题（某个类别样本数量远大于其他类别），可以采取欠采样、过采样或生成合成样本等方法来处理。

6. 数据归一化：对数值型特征进行归一化操作，使其数值范围落在一定区间内，以避免不同特征之间的数值差异对模型的影响。

7. 数据集预览和分析：对预处理后的数据集进行预览和分析，了解各个特征的分布情况、统计特征等，为后续建模提供参考。

以上是一般的数据预处理步骤，具体还需根据具体问题和数据情况进行调整和优化。