AI赋能python数据处理、分析与预测操作流程

news2025/3/31 22:08:01

以数据集预测鱼类种类(Species)开展以下研究。数据格式如下:
用于研究的数据格式
以下是一个系统的分析思路及推荐的机器学习算法:

1. 数据预处理与探索性分析

缺失值与异常值处理:

检查数据完整性(如Roach类中Weight=0的记录需修正或删除)。
通过箱线图或Z-Score检测异常值,判断是否需要剔除或修正。
代码自动生成
异常数据自动化处理

特征工程:

创建衍生特征(如体积估算:Length3 × Height × Width,或长宽比等)。
标准化/归一化:对连续型特征(如Weight、Length等)进行标准化(Z-Score

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