如何预处理生SwitchCompat?

预处理步骤：

1. **数据清洗：**删除任何无效或异常的值。
2. **数据标准化：**将数据缩放到0到1之间的范围。
3. **特征工程：**创建新的特征，例如时间域特征或交叉特征。
4. **数据分割：**将数据集分为训练集、验证集和测试集。
5. **特征缩放：**对特征进行缩放，以确保所有特征具有相似的范围。

预处理生SwitchCompat 的步骤：

1. 数据清洗：

   • 删除任何包含缺失值、异常值或非数字值的样本。
   • 确保时间格式正确。
   • 处理日期格式的异常值。

2. 数据标准化：

   • 将所有数值特征标准化到0到1之间。
   • 确保类别特征的分布符合预期。

3. 特征工程：

   • 创建一个新的特征，表示生SwitchCompat 的持续时间。
   • 创建一个新的特征，表示生SwitchCompat 的结束时间。

4. 数据分割：

   • 将生SwitchCompat数据集分为训练集 (80%)、验证集 (10%) 和测试集 (10%).

5. 特征缩放：

   • 对所有数值特征进行缩放，以确保所有特征具有相似的范围。

注意：

• 生SwitchCompat 的预处理步骤可能因数据集而异。
• 确保所有预处理步骤都完全执行。
• 评估预处理后的数据的质量，以确保它们有效。