数据转换与特征工程：AWS机器学习工具的全面指南
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内容提要
数据转换和特征工程是机器学习的关键步骤。AWS提供了SageMaker Data Wrangler和Glue等高效工具，简化数据准备过程。文章讨论了数据清洗、缺失值处理、去重和特征工程等技术，强调了使用AWS工具提升数据处理效率和质量的重要性。
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关键要点
- 数据转换和特征工程是机器学习的重要步骤。
- AWS提供了SageMaker Data Wrangler和Glue等工具，简化数据准备过程。
- 数据清洗包括异常值处理、缺失值管理和去重。
- 使用Z-score和IQR方法检测异常值，AWS Glue和DataBrew提供相应工具。
- 缺失数据管理可采用均值/中位数插补、前向/后向填充等技术。
- AWS Glue可用于去重，提供内置和自定义去重逻辑。
- 特征工程技术包括缩放、标准化、特征分割和分箱。
- AWS工具支持多种特征工程方法，提升数据处理效率。
- 文本数据处理包括分词、文本预处理等。
- SageMaker Data Wrangler提供交互式数据准备和内置分析工具。
- AWS Glue和DataBrew支持无代码转换和数据分析。
- 流数据处理可通过AWS Lambda和Apache Spark实现。
- 数据标注和标签化可通过SageMaker Ground Truth和Amazon Mechanical Turk完成。
- 最佳实践包括数据质量验证、特征存储管理和处理效率优化。
- 有效的数据转换和特征工程对成功的机器学习项目至关重要。
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