泰坦尼克灾难预测数据集的数据预处理
时间: 2023-12-22 22:09:23 浏览: 31
泰坦尼克灾难预测数据集是一个经典的机器学习数据集,其中包含了泰坦尼克号上的乘客信息和生还情况。在进行机器学习模型训练之前,需要对数据进行预处理,包括以下几个步骤:
1. 导入数据集
使用 pandas 库中的 read_csv 函数导入数据集,并将其存储为 DataFrame 对象。
2. 缺失值处理
检查数据集中是否存在缺失值,如果存在,需要进行处理。可以使用 DataFrame 中的 fillna 函数将缺失值填充为均值、中位数或其他值。
3. 特征编码
对于分类变量,需要进行特征编码。可以使用 pandas 库中的 get_dummies 函数将分类变量转换为虚拟变量。
4. 特征选择
选择对预测目标有影响的特征,并将其包含在训练数据集中。可以使用 pandas 库中的 drop 函数删除不需要的特征。
5. 数据集划分
将数据集划分为训练集和测试集,通常采用 7:3 或 8:2 的比例,可以使用 sklearn 库中的 train_test_split 函数进行划分。
6. 特征缩放
对于数值特征,需要进行特征缩放,可以使用 sklearn 库中的 StandardScaler 函数将特征标准化。
7. 数据集保存
将处理后的数据集保存为 csv 文件,以便后续使用。可以使用 pandas 库中的 to_csv 函数将 DataFrame 对象保存为 csv 文件。
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