深度学习核心技术精讲100篇(六十四)-特征选择原理及应用实战案例

Posted 文宇肃然

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前言

据《福布斯》报道,每天大约会有 250 万字节的数据被产生。然后,可以使用数据科学和机器学习技术对这些数据进行分析,以便提供分析和作出预测。尽管在大多数情况下,在开始任何统计分析之前,需要先对最初收集的数据进行预处理。有许多不同的原因导致需要进行预处理分析,例如:

  • 收集的数据格式不对(如 SQL 数据库、JSON、CSV 等)

  • 缺失值和异常值

  • 标准化

  • 减少数据集中存在的固有噪声(部分存储数据可能已损坏)

  • 数据集中的某些功能可能无法收集任何信息以供分析

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