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machine-learning - 在分割训练集和测试数据集之前，机器学习中有多少种预处理技术？

转载作者：行者123 更新时间：2023-11-30 09:27:59

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数据集的机器学习中存在多少种不同的预处理技术。我想定义通用模板来帮助我对不同问题进行预处理。

我对图像分类进行了一些操作，例如调整大小、rgb2grayscale、找出虚拟图像、处理两个图像并将结果添加到数据集中。

我的目标是使用不同的技术优化数据集。

最佳答案

有很多预处理技术，使用哪种技术取决于您的数据集。其中一些技术是:

数据清理:通过填充缺失值、平滑噪声数据或解决数据中的不一致等过程来清理数据。
数据集成:将具有不同表示形式的数据放在一起，并解决数据内部的冲突。
数据转换:数据被标准化、聚合和概括。
数据缩减:此步骤旨在呈现数据仓库中数据的缩减表示。
数据离散化:通过划分属性间隔范围来减少连续属性的多个值。

关于machine-learning - 在分割训练集和测试数据集之前，机器学习中有多少种预处理技术？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/57337960/

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