Weka数据预处理(一)对于数据挖掘而言,我们往往仅关注实质性的挖掘算法,如分类、
转载 2014-04-03 23:09:00
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数据预处理包括数据的缺失值处理、标准化、规范化和离散化处理数据的缺失值处理weka.filters.unsupervised.attribute.ReplaceMissingValues。 对于数值属性,用平均值代替缺失值,对于nominal属性,用它的mode(出现最多的值)来代替缺失值。标准化(standardize):类weka.filters.unsupervised.attribut
转载 精选 2013-12-06 14:25:55
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介绍了arff格式,这是weka专有格式,一般情况需要我们从其他数据源抽取或者获得。weka支持从cvs转化,也可以从数据库中抽取,界面如下图weka安装目录有一个data目录,里面有一些测试数据,可以用于测试和学习。导入了数据仅仅是一个开始,我们还需要对数据进行...
转载 2023-02-05 21:22:33
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基于weka数据库挖掘及数据预处理 关于作者 作者介绍 ? 博客主页:作者主页<br> ? 简介:JAVA领域优质创作者?、一名在校大三学生?、在校期间参加各种省赛、国赛,斩获一系列荣誉?<br> ? 关注我:关注我学习资料、文档下载统统都有,每日定时更新文章,励志做一名JAVA资深程序猿?‍? 目的 1.了解Weka平台的基本使用方法。 2.认识weka
原创 2023-09-21 17:49:56
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内容1. 分析weka自带的测试数据集;2. 利用weka实现对数据库中数据的挖掘;3.利用weka中的预处理算法对数据进行预处理,包括:添加属性,删除属性/实例,将数据离散化。步骤及结果分析weka自带的测试数据集;首先安装weka安装完后解压weka.jar!image.png(https://s4.51cto.com/images/blog/202112/15191811_61b9cef32
推荐 原创 2021-12-19 13:14:51
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在人工智能中,进行数据预处理是非常重要的步骤。数据预处理是将原始数据整理,清洗、修正或去除不需要的数据或噪声以及准备数据。下面就让我们来了解一下数据预处理的步骤和相关代码。一、数据预处理的步骤去除噪声在数据中可能会存在噪声、无意义、重复或缺失的数据。为了保证机器学习算法的准确性和可靠性,需要对这些无用数据进行清理和去除。数据转换由于机器学习模型的处理能力有限,因此有些数据类型无法进行处理。这就需要
数据预处理 Preprocessing data在transformers中,数据处理的主要工具是文本标记器tokenizer。我们可以使用模型对应的文本标记器类型,也可以直接使用AutoTokenizer自动分类。文本标记器首先会把文本分割成单词、标点符号等,这些被分割的元素叫作token。然后将token转化为数字,使之能被转化为训练用的张量tensor。除此之外,一些特定的文本标记器还会加上
 数据预处理有四个任务,数据清洗、数据集成、数据 变换和数据规约。一、数据清洗1.缺失值处理 处理缺失值分为三类:删除记录、数据补差和不处理数据补插方法: 1. 补插均值/中位数/众数 2. 使用固定值 3. 最近邻补插 4. 回归方法 5. 插值法 插值法介绍: (1)拉格朗日插值法 (2)牛顿插值法 (需要另写,具有承袭性和易于变动节点的特点) (3)Her
处理数据在这里,将介绍如何使用Transformers库来对数据进行处理,我们主要使用的工具是tokenizer。你可以创建一个和模型相关的tokenizer类,或者直接使用AutoTokenizer类。tokenizer是用来把一段文本划分成单词(或者单词的一部分,标点符号等)这些划分以后的到的结果,通常称之为tokens。接下来把这些tokens转换成numbers,这样就可以创建一个tens
数据蕴含巨大价值,引起了社会各界的高度关注。大数据的来源多种多样,从现实世界中采集的数据大体上都是不完整、不一致的脏数据,无法直接进行数据挖掘和分析,或分析挖掘的结果差强人意。为了提高数据分析挖掘的质量,需要对数据进行预处理数据预处理方法主要包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据消减。1 .数据清洗现实世界的数据常常是不完全的、含噪声的、不一致的。数据清洗过程包括缺失数据处理、噪声数据处理,以
<!--- 预处理(预编译) ---> <?php /* 防止 sql 注入的两种方式: 1. 人为提高代码的逻辑性,使其变得更严谨,滴水不漏。 比如说 增加判断条件,增加输入过滤等,但是智者千虑必有一失。(不推荐) 2. sql 语句的预处理 */ // 预处理: 就是在程序正式编译之前,事先处理,因为有些功能实现
转载 2023-07-22 15:58:22
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数据挖掘过程中,数据预处理工作量占到整个过程的60%。数据清洗缺失值处理删除记录数据插补不处理异常值处理删除含有异常值的记录视为缺失值平均值修正不处理很多情况下,要先分析异常值出现的可能原因,再判断异常值是否应该舍弃,如果是正确数据,可以直接用于数据挖掘。数据集成将多个数据源合并存放在一个一致的数据存储(如数据仓库)中的过程。实体识别同名异义异名同义单位不统一冗余属性识别同一属性多次出现同一属性
转载 2019-03-27 13:56:08
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一、读取数据集 1、将数据集按行写入到csv文件中 import os # os.path.join():路径拼接函数,本例中会生成如下路径 ../data # os.makedirs():用来创建多层目录(多层就是深度),exist_ok=True是在目录已存在的情况下不报错,默认为False,目 ...
转载 2021-07-23 10:36:00
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数据预处理的主要任务数据清洗: 填充缺失值,平
原创 2022-07-06 08:49:30
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预处理数据数据预处理(data preprocessing)是指在主要的处理以前对数据进行的一些处理预处理数据包括数据的标准化映射到01均匀分布数据的归一化数据的二值化非线性转换数据特征编码处理缺失值等该sklearn.preprocessing软件包提供了几个常用的实用程序函数和变换器类,用于将原始特征向量更改为更适合下游估计器的表示。映射到统一分布QuantileTransformer并qu
原创 2021-03-04 15:29:07
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数据预处理: 读取数据: import pandas as pd data=pd.read_csv(r'C:\Users\Administrator\Desktop\insurance.csv',encoding=('utf-8')) 筛选数据: # 去除噪点 data_1 = data.query ...
转载 2021-09-17 22:44:00
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interpolate包含了大量的插值函数unique去除数据中的重复元素isnull/notnull判断
原创 2023-06-07 09:40:13
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        数据预处理主要包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约四个部分。1、数据清洗:删除原始数据集中的无关数据、重复数据、平滑噪声数据处理缺失值、异常值等。       数据清洗的步骤:(1)缺失值处理(通过describe与len直接发现、通过0数据发现)(2)异常值处理(通过散点图发现)一般遇到缺失值
目录数据加载案例一:猫狗分类数据集展示:数据增强数据读取,加载查看数据集数量及种类训练数据可视化案例二:交通指示牌识别-4分类数据集展示查看数据集查看数据集大小查看图片数据集分割选择的4个类别新建目录拷贝数据到目标文件夹数据增强数据加载读取可视化数据增强的图片案例三:肺部识别数据增强加载数据集查看数据集信息展示图片 数据加载若数据集里无分类文件,全是照片,用ImageFolder()时,应在数据
现实生活中的数据极易收到噪声、缺失值和不一致数据的影响。数据预处理数据挖掘过程中的第一个步骤,主要有数据清洗、数据集成、数据归约和数据变换等方式。一、数据预处理的必要性数据的质量决定了数据挖掘的效果。而在原始数据中,大多数据都是Dirty数据,他们存在以下几个方面的问题。数据不一致噪声数据缺失值那,既然数据如此重要,我们就需要一套体系来评估数据的好坏不是吗1️⃣ 准确性数据记录是否存在异常或者误
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