Python数据处理与特征工程

时间:2021-06-30 03:32:50
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文件名称:Python数据处理与特征工程
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更新时间:2021-06-30 03:32:50
数据分析,特征工程,编程语言,数据处理,数据清洗,Python,机器学习,海量数据 【特征工程是什么?】 身高不同的两人,比较体重毫无意义, 但是如果将身高体重加以计算,转化成了BMI指数:BMI=体重/(身高^2) 通过比较这个新创造的特征值,谁胖谁瘦就一目了然了。 这就是特征工程,将原始数据转换为可以更好的、代表预测模型潜在问题的特征,通过分析这个新的特征,可以得到更准确的预测结果。 【特征工程——Python数据分析必备】 脏数据的“清洗剂” 有人说:学会了Python语言,就会做数据分析? 不一定! 你拿到的数据样本集,有可能存在这些问题: 如果样本数据存在问题,对数据建模的执行效率会有很大影响,甚至可能会造成模型结果的偏差。 不懂特征工程,数据分析=白忙一场! 【站内首门!特征工程全解课程】 过去,数字化是企业优化的要点; 而今,数字化成为了企业活下去的关键。 而数据分析应用有多广,特征工程的学习需求就有多大。 不过,大部分课本对于特征工程这一知识点鲜有提及,市面上的课程也少之又少,导致很多人在实际工作或学习中,遇到问题束手无策,严重降低效率。 CSDN全站首发——Python数据处理与特征工程 课程聚焦数据科学中,数据清
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