数据挖掘-数据预处理的简单流程

此流程是一种简单的写法，在其他具体问题分析时，需有自己的分析方法，具体情况具体分析。

1. 查看train_data与test_data 的个特征列的直方图分布情况，去掉分布特差的特征（分布特别不一致的那种）。
   # 标准化后数据可视化
   for col in data_minmax.columns:
   plt.figure()
   plt.title(col)
   seaborn.distplot(data_minmax[col], label=‘minmax’)
   seaborn.distplot(train[col], label=‘train’)
   seaborn.distplot(test[col], label=‘test’)
   plt.legend()
   # plt.show()
   plt.savefig(‘IMAGE/minmax_{}.jpg’.format(col))
2. 对剩余数据进行数据标准化
   preprocessing.minmaxsclar or Standard or minmax
   3.对某些特征进行正太分布处理，使其符合正太分布

4.特征选择，剔除掉方差过小的特征

5. 尝试选择模型
6. 进行模型的融合