数据挖掘综合应用：数据预处理代码实战
在数据预处理的过程中主要包括两个部分：数据清洗和特征预处理。
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数据清洗： 缺失值处理：一般包括去除或者填补两种方式。 填补方式主要有：均值、中位数、众数、回归分析等。
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异常值处理：包括特殊值 (NA)、奇异值以及数据的不一致性（年龄
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