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需求。常見的數(shù)據(jù)預(yù)處理操作包括： 去除重復(fù)數(shù)據(jù)：確保數(shù)據(jù)集中每條數(shù)據(jù)的唯一性。 填補(bǔ)缺失值：填充數(shù)據(jù)中的缺失部分，常用方法包括均值填充、中位數(shù)填充或刪除缺失數(shù)據(jù)。 數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化：將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為統(tǒng)一的格式或范圍，特別是在處理數(shù)值型數(shù)據(jù)時(shí)（如歸一化或標(biāo)準(zhǔn)化）。 去噪處理：去除無關(guān)或異常值，減少對(duì)模型訓(xùn)練的干擾。來自：幫助中心![]()
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離散型字段：缺失值處理>離散特征編碼、缺失值處理>OneHot編碼等 表1 預(yù)處理方法 預(yù)處理方法名稱 使用范圍 功能介紹 缺失值處理 連續(xù)型/離散型 針對(duì)連續(xù)特征有均值、中位數(shù)2種填充策略，針對(duì)離散特征有眾數(shù)的填充策略。 離散特征編碼 離散型 將字符串形式存儲(chǔ)的特征，映射為[0, n_classes-1]范圍內(nèi)的整數(shù)來自：幫助中心![]()
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