示例 2 数据

清理数据

在准备机器学习时，始终重要的是:

删除不需要的数据
清除错误数据

删除数据

一种删除不必要数据的聪明方法，它只提取您需要的数据。

这可以通过使用 map 函数迭代（循环）您的数据来完成。

下面的函数接受一个对象，并从对象的马力和 Miles_per_Gallon 属性中返回仅 x 和 y:

function extractData(obj) {
return {x:obj.Horsepower, y:obj.Miles_per_Gallon};
}

删除错误

大多数数据集都包含某种类型的错误。

消除错误的一种聪明方法是使用过滤功能来过滤掉错误。

如果属性（x 或 y）中的一个包含空值，则以下代码返回 false:

function removeErrors(obj) {
return obj.x != null && obj.y != null;
}

获取数据

当您准备好地图和过滤器功能后，您可以编写一个函数来获取数据。

async function runTF() {
  const jsonData = await fetch("cardata.json");
  let values = await jsonData.json();
  values = values.map(extractData).filter(removeErrors);
}

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绘制数据

这里有一些代码可以用来绘制数据:

function tfPlot(values, surface) {
  tfvis.render.scatterplot(surface,
    {values:values, series:['Original','Predicted']},
    {xLabel:'Rooms', yLabel:'Price',});
}

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