构建好的数据集 – Data Preprocessing
机器学习算法的最终结果的优劣取决于:
- 数据的质量；
- 数据中蕴含的有用信息量。
缺失数据的处理
样本由于各种原因缺失一些值是很常见的现象。其原因主要有：
- 数据采集过程查询的错误；
- 常用的度量方法不适用于某些特征；
- 调查过程中有些数据没有填写等。
更多内容见 Notebook。
机器学习算法的最终结果的优劣取决于:
样本由于各种原因缺失一些值是很常见的现象。其原因主要有：
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