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大数据预处理形考任务1答案
形考一（实验1、2、3，三选一，权重40%，需辅导教师评阅）
实验1：缺失数据处理——实训内容及要求
实验目的：
1．认识数据中的缺失数据。
2．认识缺失值信息，掌握缺失值信息提取的方法。
3．掌握缺失值插补的方法。
实验内容：
1．准备数据和编程环境。
2．基于波士顿房价数据集构造缺失值并进行观察
3．对两个数据集的缺失值进行概览
4．简单统计量补缺程序
5．线性回归模型填补程序
6．GBDT模型补缺程序
实验要求：
1．自主将实验数据读入实验环境。
2．自主运行示例程序，观察实验结果。
3．举一反三，自己尝试对二手车数据集中的其它变量进行缺失值填补。
大数据预处理形考任务2答案
形考二（实验4、5，二选一，权重30%，需辅导教师评阅）
实验目的：
1．认识异常值。
2．掌握异常值处理方法。
实验内容：
1．准备数据与编程环境
2．客观法（等宽分箱）
3．客观法（等频分箱）
4．主观法（离散化为二分类变量）
5．主观法（离散化为顺序变量）
6．分类变量转化为哑变量
7．分类变量转化为one-hot码
8．顺序变量转换为得分
实验要求：
1．自主将实验数据读入实验环境。
2．自主运行示例程序，观察实验结果。
3．举一反三，自己尝试对二手车数据集中的其它变量进行上述操作。
大数据预处理形考任务3答案
形考三（实验6、7，二选一，权重30%，需辅导教师评阅）
实验目的：
1．掌握数据特征缩放的方法。
实验内容：
1．使用未归约数据集训练GBDT模型
2．使用未归约数据集训练GBDT模型
3．使用相关系数选择变量，并观察效果
4．使用方差分析F检验选择变量，并观察效果
5．使用树模型选择变量，并观察效果
6．使用Lasso算法选择变量，并观察效果
7．样本归约，并观察效果
实验要求：
1．自主将实验数据读入实验环境。
2．自主运行示例程序，观察实验结果。
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