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第四节、数据编码
【熟知】
数据转换，包括数据正规化(Normalization)、数据泛化(Generalization)、数据离散化
(Discretization)
数据精简(记录精简、域值精简、字段精简)
数据集的切割(随机取样切割法、分层抽样切割法)
【应用】
运用数据挖掘软件进行数据转换及数据集的切割(能将数据切割为训练、验证及测试数
据集) 。同时，评估不同的数据转换方法对模型效能的影响。
第五节、特征提取技术
【熟知】 无效变量(不相关变量、多余变量)的区分方式 统计方式的变量选择(卡方检验、ANOVA 检验及 T 检验)
模型方式的变量选择(决策树、逻辑回归、随机森林)
变量提取(PCA、LDA)
【应用】 运用数据挖掘软件进行关键变量的挖掘。同时，评估不同的关键变量选择方法对模型 效能的影响。
这就是大纲第一章的内容，希望对大家能有所帮助。
