如何使用 python 减少 kaggle Mushroom Classification 数据集中的特性数量？
【摘要】
前言
在开始任何统计分析之前，需要先对最初收集的数据进行预处理。有许多不同的原因导致需要进行预处理分析，例如：
收集的数据格式不对（如 SQL 数据库、JSON、CSV 等）
缺失值和异常值
标准化
减少数据集中存在的固有噪声（部分存储数据可能已损坏）
数据集中的某些功能可能无法收集任何信息以供分析
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前言
在开始任何统计分析之前，需要先对最初收集的数据进行预处理。有许多不同的原因导致需要进行预处理分析，例如：
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收集的数据格式不对（如 SQL 数据库、JSON、CSV 等）
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缺失值和异常值
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标准化
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减少数据集中存在的固有噪声（部分存储数据可能已损坏）
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数据集中的某些功能可能无法收集任何信息以供分析
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减少统计分析期间要使用的特征的数量可能会带来一些好处，例如：
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提高精度
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降低过拟合风险
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加快训练速度
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改进数据可视化
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增加我们模型的可解释性
事实上，统计上证明，当执行机器学
文章来源: wenyusuran.blog.csdn.net，作者：文宇肃然，版权归原作者所有，如需转载，请联系作者。
原文链接：wenyusuran.blog.csdn.net/article/details/119386720
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