图9.10总体流程图第一步:数据清洗通过观察数据集的整体情况,我们发现在训练数据集中,决策能力这一栏的数据有一些异常。按照规定,这个数据的取值范围应该是0-100,但实际情况显示的是0-103,需要进行处理。测试数据集中的决策数据值在0-119,同样也超出了正常取值范围,需要进行处理。我们使用“Filter Examples”操作符连接数据,并设置保留决策能力大于等于3且小于等于100的数据,具体操作见图9.11。接着,引入“Linear Discriminant Analysis”操作符进行线性辨别分析,无需额外参数设置。最后,通过Set Role操作符将“专供体育项目”的标签属性设置为“label”,详见图9.12。
使用-tinyxml指南 数据清洗和线性辨别分析步骤详解
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过滤操作里的小技巧,tinyxml 的 Replace 操作符用起来还挺顺手的。你要是做数据清洗,遇到像Twitter列里那种“99”这种不一致数据,直接一招替换成“N”,既快又干净。参数设置里选single,属性选Twitter,replace what填“99”,replace by就是“N”,几步就搞定,没啥弯弯绕绕。后面还有一步挺实用的:采样。数据太多?用Sample操作符,按比例搞个一半出来训练模型,跑起来轻巧多了。选relative就行,别忘了调下比例参数。这篇指南内容不多但挺扎实的,适合快速上手。你如果平时也折腾数据转换、清洗这些,建议收藏下。
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条件过滤的操作,推荐你用Filter Examples,配合 TinyXML 做数据预,速度还不错。你只要设好条件,脏数据一键清理,响应也快,适合数据量大的场景,像机票销售数据这种。
预步骤也蛮简单,基本是数据规约、清洗和变换这三步。像票价为空、票价为 0 但折扣率不为 0 这些情况,直接丢掉就行,TinyXML 在这里还挺省事的。
哦对
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DataCleaner的图形界面比较省事,点几下就能搞定字段、重复数据检测之类的操作,响应也快。你如果常和一堆表格打交道,这玩意儿挺省时间的,是做初步清洗的时候。
除了基本的字段,DataCleaner还能对不同数据源做比对——比如 Excel、CSV 和数据库里的数据对得挺好。也能做规则校验,比如设个条件,数据不合规就提示错误。
要做数据监控?它还有一个Web 监控界面,可以配置周期
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mapreduce 综合应用案例.zip就是这么一个还挺实用的案例,主打的是用 MapReduce 搞定招聘数据清洗。数据源是.csv或者.json,先用Map阶段抽取出岗位、学历、工作经验这些字段,成键值对,比如<“Java 开发”, “3 年”>这种,接下来进入Reduce阶段聚合清洗,像经验不一致的,取个常见值或者套业务规则。
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