概述
京东数科 估值重复值是无意义的数据，增加了数据量，但却没有增加数据的信息量。一般是将重复值删除。京东数科 估值pandas里用data.drop_duplicates()函数进行删除。
总之，京东数科 估值数据清洗方面的工作有很多……而且，如果数据处理不好，特征没有选好，那么模型再厉害，也无济于事。所以才会经常看到这样的话，在工作或者竞赛中，数据清洗，特征工程方面的工作占据了80%以上的时间。其余京东数科 估值模型的使用，需要知道原理，进而调包搭建模型即可。
京东数科 估值特征构造：由给定的属性构造出新属性并添加到数据集中。例如，京东数科 估值通过“销售额”和“成本”构造出“利润”，只需要对相应属性数据进行简单变换即可
京东数科 估值聚集：对数据进行汇总。比如通过日销售数据，计算月和年的销售数据；
京东数科 估值规范化：把数据单按比例缩放，比如数据标准化处理；
京东数科 估值离散化：将定量数据向定性数据转化。比如一系列连续数据，可用标签进行替换（0,1）
之前京东数科 估值对数据清洗，数据预处理，特征工程等概念比较混淆。通过京东数科 估值查找不同的资料，也发现有的定义不太一样，比如特征工程包括了数据预处理，数据清洗，而数据预处理有时又包括了数据清洗和特征工程的一部分。
最后
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