
数据预处理实验报告2
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简介:
本实验报告深入探讨了数据预处理的关键步骤与技术,包括数据清洗、特征选择及转换等,旨在提升机器学习模型的效果和效率。
1. 掌握数据清洗方法
2. 掌握数据变换方法
3. 掌握数据规范化方法
4. 掌握其他预处理方法
5. 掌握Kettle工具的安装方法
6. 初步掌握Kettle的数据流处理过程
7. 掌握Pandas数据清理的方法
8. 初步掌握Pandas的基本数据结构
9. 掌握数据预处理的综合方法
任务一:数据预处理工具使用
任务二:数据预处理综合实例
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