算法与实战 - 常见的数据处理技巧

文章目录 1. 缺失值与异常值 1.1 缺失值处理 1.2 异常值处理 2. 数据转换 2.1 衍生变量 2.2 改变变量分布 2.3 分箱转换 2.4 数据归一化 3. 共线性问题 3.1 识别共线性 3.2 处理共线性 4. 变量筛选 4.1 线性相关指标筛选 4.2 R-Square筛选 4.3 卡方检验筛选 Reference 在数据分析/挖掘项目中，通常会包括 需求确定、数据处理、模型建

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