【MindGo】数据预处理（上）之离群值处理、源码标准化
在数据预处理的源码探讨中，离群值处理和标准化是源码两个重要的步骤。它们旨在优化数据分析结果，源码返利积分源码尤其在回归分析中，源码在线压缩 源码处理不当的源码异常值可能会产生偏差。首先，源码离群值处理通常包括Winsorization，源码即调整因子值中的源码异常值到预设的上下限，常用的源码判断方法有MAD（绝对值差中位数）、3σ（标准差法）和百分位法。源码以全市场BP原始数据为例，源码心理app源码经过这些方法处理后，源码数据分布更加合理。源码
其次，标准化是快启动源码为了消除量纲影响，使得不同指标可比。标准化，如z-score方法，通过将数据转换为无量纲，slot 游戏源码使得数据集中并便于比较。标准化适用于需要对比不同量级指标的场景。处理时，可以选用原始值的均值和标准差进行标准化，或者基于排序值，后者不依赖原始变量分布，适用于各种数据类型。
以上两种方法在MindGo量化交易平台的源代码和相关书籍中都有详细讲解，以供参考和实践。
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