数据挖掘综合应用：数据预处理代码实战

在数据预处理的过程中主要包括两个部分：数据清洗和特征预处理。

数据清洗：
缺失值处理：一般包括去除或者填补两种方式。填补方式主要有：均值、中位数、众数、回归分析等。
异常值处理：包括特殊值 (NA)、奇异值以及数据的不一致性（年龄<0 ）。
不均衡数据处理: 主要针对一个样本的数据量远大于其它样本类别的数据量。（例：二分类问题中若两个类别的样本比例超过4:1，即认为数据集中存在不均衡数据的现象）。

数据格式

type,alcohol,malic,ash,alcalinity,magnesium,phenols,flavanoids,nonflavanoids,proanthocyanins,color

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