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【数据分析】异常值与缺失值
异常值与缺失值 1、缺失值分析与处理1.1 造成缺失的原因1.2 缺失的一般处理方法1.3 数据集介绍及缺失值填充1.2.1 处理方法1-直接删除 适合缺失值比例过大的特征1.2.2 处理方法2--固定值填充1.2.3 处理方法3-统计值填充1.2.4 处理方法4--建模填充 2、异常值分析处理2.1 异阿里云天池金融风控-task3
文章目录 特征工程学习目标1特征编码1.1 target encoding1.2 Label Encoding1.3 Frency Encoding 2 业务特征构建3 用户画像-WOE编码4 三次衍生特征(聚合统计量) 特征工程 学习目标 学习特征交互、编码、选择的相应方法学习特征预处理、缺失值、异常值处理、数据分桶等机器学习基于缺失值的填充法则
代码数据网址：https://work.datafountain.cn/forum?id=68&type=2&source=1 ### 导入数据集 import numpy as np # Python中进行数值计算的库 import pandas as pd # Python中进行数据处理的库 import warnings warnings.filterwarnings('ignore') # 忽略弹出的warningsDDR: efficient computational method to predict drug–target interactions using graph mining and machi
DDR: efficient computational method to predict drug–target interactions using graph mining and machine learning approaches DDR:利用图挖掘和机器学习方法 预测药物-靶点相互作用 的有效计算方法 通过计算找到药物靶点相互作用(DTIs)是一种方便的方法，可以以较低的论文解读：《一种基于长短期记忆网络深度学习的药物靶相互作用预测方法》
论文解读：《A deep learning-based method for drug-target interaction prediction based on long short-term memory neural network》 略缩词1.文章概括2.背景2.材料和方法2.1 数据收集2.2 药物分子的表征2.3 目标蛋白的表征位置特异性得分矩阵（PSSM）2.4 勒让德矩阵（Legendr