C题前两问的 模型+数据处理

资 源 简 介

C题前两问的 模型+数据处理

详 情 说 明

针对C题前两问的模型构建与数据处理，其核心可分为以下关键步骤：

数据处理阶段 原始数据通常存在缺失值、异常值或非结构化问题。优先进行数据清洗，如用均值/中位数填充缺失数值字段，或通过插值法处理时间序列缺口。 对分类变量进行编码转换，例如采用独热编码（One-Hot Encoding）处理无序类别，或序数编码处理具有等级关系的变量。 必要时进行数据标准化（如Z-Score）或归一化（Min-Max），尤其当模型涉及距离计算（如聚类、神经网络）时。

特征工程优化 通过相关性分析、主成分分析（PCA）或领域知识筛选关键变量，避免维度灾难。例如删除与其他特征高度共线性的冗余字段。 构造衍生特征：如从时间戳提取小时、星期等周期性特征，或对数值变量计算滑动窗口统计量（均值、方差）。

模型选择与适配 第一问若为预测类问题，可对比线性回归、随机森林或XGBoost等算法的表现，侧重解释性时优先选用线性模型。 第二问若涉及分类或聚类，需评估数据分布，如使用SVM处理高维特征，或用K-Means进行无监督分组。 模型验证采用交叉验证确保稳定性，并通过混淆矩阵、RMSE等指标量化性能。

注：实际场景需结合题目具体数据形态（如时间序列、图像或文本）调整流程，例如NLP问题需引入词嵌入技术替代传统特征工程。