数据预处理疑问？

[RainFall1994]

请问为什么在非可视化策略里有数据预处理这个步骤，在可视化策略里却只是缺失数据处理？

[iQuant]

你好，感谢这么细心的用户。

之前的代码模式下，通过m2 = M.general_feature_extractor.v5()抽取出来的数据是原始的特征数据，这样的特征数据一般是保留到小数点后多位，不是整型数据（int），而stockranker算法默认接受的数据就必须是整型数据，因此需要通过M.transform.v2进行数据转换。具体转换的方式可以参考：

而在可视化模式下，stockranker算法可以接受非整型数据，因此可以不用进行数据转换，去下缺失值即可。

希望对你有帮助！

[RainFall1994]

那也就是说，可视化下抽取的原始特征数据可以直接带入模型去训练，而不需要标准化和去极值？可是这是不是有点不妥呢

[iQuant]

标准化和去极值等数据处理需要结合具体的算法，stockranker这个算法可以不需要这样的数据处理。但其他的算法建议进行标准化和去极值，更为妥当。