文章目录
- 一、数据预处理
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- 1 内容和目标：
- 2 加载和分析数据
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- 2.1 导入基本库和加载数据
- 2.2 分析数据
- 3 数据清洗
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- 3.1 重复值处理
- 3.2 数据脱敏—提取重要特征
- 3.3 缺失值处理
- 3.4 异常值处理
- 3.5 标签编码或独热编码
- 4 其他处理
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- 4.1 利用value_counts函数查看每个类别数量
- 4.2 特征与标签组合的散点可视化
- 二、机器学习算法
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- 1 数据归一化和划分
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- 1.1 数据归一化处理
- 1.2 数据集划分
- 2 算法应用
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- 2.1 算法实现
- 2.2 算法评估与分析
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- 2.2.1 模型特征重要性andPermutation Importance
- 2.2.2 提取特征可视化
- 3 其他常用机器学习算法的封装（分类）
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