数据预处理与特征工程

数据预处理与特征工程 缺失值处理 缺失值处理通常有如下的方法： 对于unknown值数量较少的变量，包括job和marital，删除这些变量是缺失值(unknown)的行； 如果预计该变量对于学习模型效果影响不大，可以对unknown值赋众数，这里认为变量都对学习模型有较大影响，不采取此法； 可以使用数据完整的行作为训练集，以此来预测缺失值，变量housing，loan，education和def

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