在MAGNet中包含了以下数据预处理功能:
数据清洗:去除重复数据、缺失值处理、异常值处理等。
特征选择:选择最具代表性的特征,减少冗余特征,提高模型的泛化能力。
特征缩放:对特征进行缩放,使不同特征之间具有相同的量纲,提高模型的收敛速度和准确性。
特征编码:对分类特征进行编码,将分类变量转换为数值变量,方便模型进行计算。
数据转换:对数据进行变换,如对数变换、标准化、归一化等,使数据更符合模型的假设。
数据平衡:处理不平衡数据集,使不同类别的样本数量平衡,避免模型在预测时偏向某一类别。
数据分割:将数据集划分为训练集、验证集和测试集,用于模型的训练、验证和评估。
数据标准化:对数据进行标准化处理,使数据服从标准正态分布,提高模型的性能。
数据降维:对数据进行降维处理,减少特征的数量,提高模型的计算效率和泛化能力。