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法律风险建模中的数据预处理
在法律风险建模中,数据预处理是一个至关重要的步骤。数据预处理的目的是确保输入到模型中的数据是干净、一致且适合分析的。这一步骤包括数据清洗、缺失值处理、异常值检测、数据标准化和特征工程等多个环节。良好的数据预处理可以显著提高模型的准确性和稳定性。
数据清洗
数据清洗是指对原始数据进行处理,消除其中的噪声和不一致部分。清洗过程通常包括以下步骤:
删除重复数据:重复数据会导致模型过拟合,影响模型的泛化能力。可以使用Python中的Pandas库来删除重复数据。
importpandasaspd
#读取数据
data
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