その他令和8年7月6日

データ前処理の詳細

掲載日
令和8年7月6日
号種
政府調達
原文ページ
p.55
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令和8年7月6日|p.55|原文を見る

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### 2.2.2.1 数据清洗
数据清洗是数据预处理的重要步骤之一。它包括处理缺失值、异常值和重复值。常见的处理方法有删除、填充和插值等。
### 2.2.2.2 特征选择
特征选择是从原始特征中选择出对模型性能有重要影响的特征。常用的方法有过滤法、包装法和嵌入法等。特征选择可以减少模型的复杂度,提高模型的泛化能力。
### 2.2.2.3 归一化
归一化是将数据缩放到一个特定的范围,通常是[0,1]或[-1,1]。归一化可以加速模型的收敛速度,提高模型的性能。常见的归一化方法有最小-最大归一化和Z-score归一化等。
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データ前処理の詳細 - 第55頁
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