如何对数据进行预处理？

Question

如题所述

Answer 1

插补值具有伪随机性质的方法是热卡插补、拟合插补和多重插补。

1、热卡填充。

也叫就近补齐，对于一个包含空值的对象，热卡填充法在完整数据中找到一个与它最相似的对象，然后用这个相似对象的值来进行填充。通常会找到超出一个的相似对象，在所有匹配对象中没有最好的，而是从中随机的挑选一个作为填充值。这个问题关键是不同的问题可能会选用不同的标准来对相似进行判定，以及如何制定这个判定标准。

2、拟合插补法。

是利用有监督的机器学习方法，比如回归、最邻近、随机森林、支持向量机等模型，对缺失值作预测，其优势在于预测的准确性高，缺点是需要大量的计算，导致缺失值的处理速度大打折扣。虽然替换法思想简单、效率高效，但是其替换的值往往不具有很高的准确性，于是出现了插补方法。

3、多重插补。

多重插补的思想来源于贝叶斯估计，认为待插补的值是随机的，它的值来自于已观测到的值。具体实践上通常是估计出待插补的值，然后再加上不同的噪声，形成多组可选插补值。根据某种选择依据，选取最合适的插补值。

数据预处理：

对大部分地球物理面积性观测数据在进行转换或增强处理之前，首先将不规则分布的测网经过插值转换为规则网的处理，以利于计算机的运算。另外，对于一些剖面测量数据，如地震资料预处理有垂直叠加、重排、加道头、编辑、重新取样、多路编辑等。

现实世界中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，或挖掘结果差强人意。为了提高数据挖掘的质量产生了数据预处理技术。数据预处理有多种方法：数据清理，数据集成，数据变换，数据归约等。这些数据处理技术在数据挖掘之前使用，大大提高了数据挖掘模式的质量，降低实际挖掘所需要的时间。