❶ 人工智能常用数据预处理方法
人工智能常用的数据预处理方法包括以下几种：
数据清洗：
- 处理缺失值：填充缺失值或删除含有缺失值的记录。
- 处理重复值：删除重复的记录，确保数据集的唯一性。
- 处理异常值：识别并处理极端或不合理的数据点，以避免对模型训练造成负面影响。
数据转换：
- 标准化：如Zscore标准化，将数据转换为均值为0、标准差为1的分布。
- 归一化：如MinMax归一化，将数据缩放到指定的最小值和最大值之间。
特征编码：
- OneHot编码：将分类变量转换为二进制向量，适用于文本分类和推荐系统等场景。
- LabelEncoder：将类别数据编码为数值，但需注意类别间语义关系的潜在影响。
TFIDF编码：
- 用于文本特征提取，通过计算词频逆文档频率来突出关键词的重要性。
数据离散化：
- 将连续数值数据划分为离散的区间或类别，如年龄分段，有助于简化模型复杂性。
数据增强：
- 通过随机变换生成新的数据样本，用于提升模型的泛化能力。
数据平滑：
- 去除数据中的噪声，如使用移动平均法处理销售数据的波动。
降维：
- 减少数据的维度，如使用主成分分析等方法处理高维数据，以降低计算复杂度和避免过拟合。
异常值检测与处理：
- 识别并处理数据集中的异常值，确保数据的质量和一致性，避免对模型训练和分析结果造成不良影响。
数据预处理是一个灵活且定制化的过程，需要根据具体数据集和模型需求选择合适的方法，以提升模型性能和分析效果。