恭喜您完成机器学习的数据准备和特征工程!
您现在应该对如何执行以下操作有了更好的了解:
- 确定数据质量和大小对算法的相对影响。
- 针对数据转换时间设定明智且切合实际的预期。
- 说明整体机器学习工作流中数据收集和转换的典型过程。
- 收集原始数据并构建数据集。
- 对数据集进行采样和拆分,了解不平衡数据的注意事项。
- 转换数值数据和分类数据。
恭喜您完成机器学习的数据准备和特征工程!
您现在应该对如何执行以下操作有了更好的了解:
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最后更新时间 (UTC):2023-10-20。