什么是数据预处理

数据预处理简而言之就是将原始数据装进一个预处理的黑匣子之后，产生出高质量数据用来适应相关技术或者算法模型。

·将原始数据的数据直接进行分类模型训练，分类器准确率和召回率都比较低。因此我们原始数据存在很多干扰项，比如的，是等这些所谓停用词特征对分类起的作用不大，很难达到工程应用。

·我们将原始数据放进预处理黑匣子后，会自动过滤掉干扰数据，并且还会按照约定的方法体现每个词特征的重要性，然后将词特征压缩变换在数值型矩阵中，再通过分类器就会取得不错的效果，可以进行工程应用。

预处理前：不完整、偏态、噪声、特征比重、特征维度、缺失值、错误值等问题。

1. 特征预处理

2. 不完整、偏态、噪声、特征比重、特征纬度、缺失值、错误值等问题；

3. 存在完整、正态、干净、特征和事、特征纬度合理、无缺失值
   

1.特征预处理

1. 数据预处理

2. 谓词、停用词

3. 特征压缩变换
   

数据预处理介绍

什么是数据预处理

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什么是数据预处理？

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