その他令和8年6月30日

データ预处理と特征工程に関する解説

掲載日
令和8年6月30日
号種
号外
原文ページ
p.163
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データ预处理と特征工程に関する解説

令和8年6月30日|p.163|原文を見る

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在获取到原始数据后,首先需要对数据进行清洗和预处理。由于不同来源的数据格式、单位、精度可能存在差异,因此需要进行统一化处理。例如,将温度数据统一转换为摄氏度,将时间戳转换为标准日期格式等。此外,还需要处理缺失值和异常值。对于缺失值,可以采用插值法或均值填充;对于异常值,可以通过统计方法(如3σ原则)进行识别并剔除或修正。
数据预处理的另一个重要步骤是特征工程。通过对原始数据进行变换、组合或提取,生成更有意义的特征变量,有助于提高模型的预测能力。例如,可以从时间序列数据中提取小时、星期几、是否节假日等特征;也可以计算滑动平均值、差分等统计特征。这些新特征能够更好地反映数据的内在规律,从而提升模型性能。
最后,为了便于模型训练,通常需要对数据进行标准化或归一化处理。标准化是将数据转换为均值为0、方差为1的标准正态分布;归一化则是将数据缩放到[0,1]区间内。这两种方法都可以消除量纲影响,加速模型收敛,并提高数值稳定性。具体选择哪种方法取决于所使用的算法和数据特性。
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データ预处理と特征工程に関する解説 - 第163頁
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