唐宇迪深度學(xué)習(xí)30天系統(tǒng)實訓(xùn)
如果missing value所占比例大，那么直接將miss value當(dāng)做一種特殊的情況，另取一個值填入
處理Outlier：這個就是之前EDA的作用了，通過畫圖，找出異常值
處理categorical feature：一般就是通過dummy variable的方式解決，也叫one hot encode，可以通過pandas.get_dummies()或者 sklearn中preprocessing.OneHotEncoder(), 我個人傾向于用pandas的get_dummies()
看個例子吧，
標(biāo)簽：
