数据挖掘:数据清洗——数据不平衡处理

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数据挖掘:数据清洗——数据不平衡处理一、什么是数据不平衡? 不平衡数据集指的是数据集各个类别的样本数目相差巨大,也叫数据倾斜。以二分类问题为例,即正类的样本数量远大于负类的样本数量。严格地讲,任何数据集上都有数据不平衡现象,一点的差异不会引起太多的影响,我们只关注那些分布差别比较悬殊的。关于分布悬殊:如果类别不平衡比例超过4:1,那么其分类器会大大地因为数据不平衡性而无法满足分类要求的。因此在构建分类模型之前,需要对分类不均衡性问题进行处理。不平衡数据的学习即需要在分布不均匀的数据集中学习到有用的信息。二、不平衡数据例子 1 在二分类问题中,训练集中class 1的样本数比上clas

数据挖掘数据清洗数据噪声处理

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2021-01-31 20:01

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数据清洗 1.基本概念数据清洗从名字上也看的出就是把脏的洗掉指发现并纠正数据文件中可识别的错误的最后一道程序包括检查数据一致性处理无效值和缺失值等因为中的数据是面向某一主题的数据的集合这些数据从多个

2020-12-16 10:40

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2020-12-16 22:00

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2020-12-19 14:33

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今天小编就为大家分享一篇Pandas 数据处理,数据清洗详解,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

2020-09-21 08:37

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现实世界的数据常常是不完全的、有噪声的、不一致的。数据清洗过程包括遗漏数据处理,噪声数据处理,以及不一致数据处理。本节介绍数据清洗的主要处理方法。遗漏数据处理假设在分析一个商场销售数据时,发现有多

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2019-06-26 15:11

不平衡类数据挖掘研究

介绍重采样、混合采样、特征选取、高级采样方法、代价敏感等内容。

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2019-07-07 08:46

私人数据清洗的文件,不用下载,里面只有个和一个练习用的数据集,以及代码

2021-01-17 05:37

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2019-05-28 10:00

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2019-05-28 09:08

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高阶函数处理在dataframe中使用apply方法,调用自定义函数对数据进行处理函数apply,注意axis 可以使用astype函数对数据进行转换可以使用map函数进行数据转换 import

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