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开发医疗保险欺诈识别监测模型如何进行数据集分析与预处理

时间:2024-01-12 21:33:07浏览次数:30  
标签:医疗保险 欺诈 特征 方法 预处理 处理 使用 数据 缺失

  1. 数据集加载

    • 使用工具如Pandas库加载数据。使用pd.read_csv()等函数加载数据集到DataFrame。
  2. 初步数据探索

    • 使用head()info()describe()等方法查看数据的前几行、基本信息和统计摘要。
    • 使用shape属性获取数据集的大小。
  3. 处理缺失值

    • 使用isnull()sum()方法查看每列的缺失值数量。
    • 可以使用dropna()删除包含缺失值的行或使用fillna()填充缺失值。
  4. 处理异常值

    • 使用统计方法(如Z-score)或可视化工具(如箱线图)检测异常值。
    • 可以选择删除异常值,将其替换为中位数或进行其他修正。
  5. 数据类型转换

    • 使用astype()方法将特征的数据类型转换为正确的类型,确保数据被正确解释。
  6. 处理重复值

    • 使用duplicated()方法检测并使用drop_duplicates()删除重复值。
  7. 特征工程

    • 创建新特征,如从日期中提取年份、月份等,或者组合已有特征。
    • 删除不需要的特征,可以使用drop()方法。
  8. 数据可视化

    • 使用Matplotlib、Seaborn等库创建直方图、散点图等,以更深入地了解数据的分布和关系。
  9. 数据标准化/归一化

    • 使用Scikit-learn的StandardScaler进行标准化,或使用MinMaxScaler进行归一化。
  10. 数据集划分

    • 使用Scikit-learn的train_test_split方法将数据集划分为训练集和测试集。
  11. 文档记录

    • 记录所有处理步骤,包括缺失值处理、异常值处理、特征工程等,以便团队成员或未来的工作能够理解和复现。

这些步骤的具体实现可能会因数据集的特性而异,但这个框架可以作为数据集分析与预处理的一般指南。在每个步骤中,理解数据的背景和目标是关键,以便做出适当的决策。

标签:医疗保险,欺诈,特征,方法,预处理,处理,使用,数据,缺失
From: https://www.cnblogs.com/DREAM2021/p/17961648

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