❶ 人工智慧常用數據預處理方法
人工智慧常用的數據預處理方法包括以下幾種：
數據清洗：
- 處理缺失值：填充缺失值或刪除含有缺失值的記錄。
- 處理重復值：刪除重復的記錄，確保數據集的唯一性。
- 處理異常值：識別並處理極端或不合理的數據點，以避免對模型訓練造成負面影響。
數據轉換：
- 標准化：如Zscore標准化，將數據轉換為均值為0、標准差為1的分布。
- 歸一化：如MinMax歸一化，將數據縮放到指定的最小值和最大值之間。
特徵編碼：
- OneHot編碼：將分類變數轉換為二進制向量，適用於文本分類和推薦系統等場景。
- LabelEncoder：將類別數據編碼為數值，但需注意類別間語義關系的潛在影響。
TFIDF編碼：
- 用於文本特徵提取，通過計算詞頻逆文檔頻率來突出關鍵詞的重要性。
數據離散化：
- 將連續數值數據劃分為離散的區間或類別，如年齡分段，有助於簡化模型復雜性。
數據增強：
- 通過隨機變換生成新的數據樣本，用於提升模型的泛化能力。
數據平滑：
- 去除數據中的雜訊，如使用移動平均法處理銷售數據的波動。
降維：
- 減少數據的維度，如使用主成分分析等方法處理高維數據，以降低計算復雜度和避免過擬合。
異常值檢測與處理：
- 識別並處理數據集中的異常值，確保數據的質量和一致性，避免對模型訓練和分析結果造成不良影響。
數據預處理是一個靈活且定製化的過程，需要根據具體數據集和模型需求選擇合適的方法，以提升模型性能和分析效果。