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数据处理与标准化——熵值法应用_PPT

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简介：
本PPT介绍熵值法在数据处理和标准化中的应用，涵盖理论基础、计算步骤及实例分析，旨在帮助理解并有效运用该方法解决实际问题。 数据处理—标准化处理 由于各指标的量纲、数量级存在差异，为了消除因量纲不同对评价结果的影响，需要对各指标进行标准化处理。 方法一： 其中xj为第j项指标值,xmax为第j项指标的最大值,xmin为第j项指标的最小值, x’ij为标准化值。 若所用指标的值越大越好，则选用前一个公式； 若所用指标的值越小越好，则选用后一个公式。

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  • 数据处理与标准化——熵值法应用_PPT
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    本PPT介绍熵值法在数据处理和标准化中的应用，涵盖理论基础、计算步骤及实例分析，旨在帮助理解并有效运用该方法解决实际问题。 数据处理—标准化处理 由于各指标的量纲、数量级存在差异，为了消除因量纲不同对评价结果的影响，需要对各指标进行标准化处理。 方法一： 其中xj为第j项指标值,xmax为第j项指标的最大值,xmin为第j项指标的最小值, x’ij为标准化值。 若所用指标的值越大越好，则选用前一个公式； 若所用指标的值越小越好，则选用后一个公式。
     
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    本教程为机器学习系列课程第六部分，专注于数据预处理技术，涵盖数据清理、标准化及数据纠偏等内容，助力提升模型准确性。 模型评价体系 回顾一下以前提及的模型评价的相关概念： - **模型（model）**：表示规律和经验。 - **学习（learning）**：指从数据中总结出规律的过程。 - **误差（error）**：用于衡量模型准确性的指标。 - **训练集（教材教辅）**：用以训练模型的数据集合。 - **验证集（模拟考卷）**：用来测试和评估模型泛化能力的数据集合。 - **应用数据（高考）**：在实际应用场景中，代表真实特征的数据库。 关于数据预处理与特征工程： 概念上讲，它涵盖了对原始训练数据进行变换、添加或删除特定属性的方法。其目标在于通过这些操作提升模型的学习表现和泛化能力。具体来说： - **特征变换**包括但不限于预处理、标准化以及纠偏等步骤。 - **特征增加与删减**则是指根据需要选择性的加入新的变量或者移除不重要的特性。 以上就是关于数据预处理及特征工程的基本概念介绍。
     
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