【机器学习之数据清洗与预处理】

在进行机器学习分析之前，数据的正确性和质量是至关重要的第一步,这包括数据清洗和预处理两个方面。

数据清洗

数据清洗是一个非常基础但关键的任务，它帮助我们确保输入的数据符合我们的预期，并且可以被有效的用于训练模型,以下是一些常见的数据清洗方法：

  • 去除重复项：如果原始数据中有重复项,我们需要去除这些重复项以避免数据污染。

     data = pd.read_csv('data.csv') # 加载数据集
 unique_data = set(data['column_name']) # 利用set()函数去除重复值
 clean_data = [value for value in data if value not in unique_data] # 去除重复值

  • 缺失值处理：某些变量可能没有提供完整的数值信息，如年龄或性别等，这时候需要对这些变量添加适当的填充值（如平均值）或者删除这些变量。

     data = pd.read_csv('data.csv')
 data['age'] = data['age'].fillna(method='ffill').astype(int) # 使用移动均值填充缺失值并转换为整数类型

  • 异常值检测：对于一些变量中的异常值，我们可以使用统计方法（如Z-score或IQR法）或其他可视化工具来发现它们,并尝试移除或删除这些值。

     data = pd.read_csv('data.csv')
 plt.boxplot(data['salary'])
 # 显示数据箱线图，观察是否存在明显异常值

  • 标准化/归一化：对于数值型变量,将其转换成与原范围相同的标准形式有助于提高模型的性能。

     from sklearn.preprocessing import StandardScaler
 scaler = StandardScaler()
 scaled_data = scaler.fit_transform(data[['numeric_column']])

  • 规范化：对于分类变量,可以通过将每个样本映射到一个特定范围内的数值来帮助模型更好地理解和预测。

     y = pd.get_dummies(df['label'], prefix='category').iloc[:, 1:].values
 X = df.drop(columns=['label', 'feature1', 'feature2']).values

  • 去噪：噪声会掩盖了真实的信息,需要通过某种方式去除这种噪声。

     noisy_data = np.random.normal(size=data.shape[0])
 cleaned_data = data + noisy_data

数据预处理

数据预处理阶段通常涉及从数据集中提取特征，构建所需的模型，以及调整模型参数,这里有一些更具体的操作：

  • 特征选择：基于领域知识或统计学原则,选择最相关的特征。

     X_train = X.iloc[:n_train]
 X_test = X.iloc[n_train:]
 model.fit(X_train, y_train)
 pred = model.predict(X_test)

  • 特征工程：通过创建新的特征或修改现有特征的值,使模型更容易识别其重要性。

     new_feature = X['new_feature'].mean() * X['old_feature']
 X_new = pd.concat([X, new_feature], axis=1)

  • 不平衡数据问题解决：当数据集中存在极端类别时，应考虑如何分配这些类别的样本量,以便于模型能够充分利用这两种类别。

     y = pd.get_dummies(y, prefix='category').iloc[:, 1:].values
 balanced_dataset = pd.concat([X, y], axis=1)
 balanced_dataset = balanced_dataset.groupby(['group_column'])['class_column'].count().reset_index(name='counts')

就是数据清洗与预处理的基本流程，实际操作中可能会有更多的细节和策略,希望这个指南能帮助您顺利地完成机器学习任务！