【实战演练】推荐系统项目：电影推荐系统-数据预处理、协同过滤算法、模型训练与评估

# 2.1 数据清洗和转换

### 2.1.1 缺失值处理

缺失值是数据预处理中常见的挑战。处理缺失值的方法有多种，包括：

- **删除缺失值：**如果缺失值数量较少，且对后续分析影响不大，可以考虑直接删除缺失值。
- **均值/中位数填充：**用缺失值所在列的均值或中位数填充缺失值。
- **K 近邻填充：**根据缺失值所在行的其他特征，找到与之最相似的 K 个样本，然后用这 K 个样本的对应特征值填充缺失值。
- **随机森林填充：**使用随机森林模型预测缺失值。

### 2.1.2 数据标准化

数据标准化是将数据映射到一个指定范围（通常为 [0, 1] 或 [-1, 1]）的过程。标准化可以消除不同特征之间的量纲差异，使模型训练更加稳定和有效。

常用的数据标准化方法包括：

- **最大最小值标准化：**将数据映射到 [0, 1] 范围，公式为：`x' = (x - min) / (max - min)`
- **均值标准化：**将数据映射到均值为 0，标准差为 1 的范围，公式为：`x' = (x - mean) / std`
- **小数定标：**将数据映射到小数点后指定位数的范围，公式为：`x' = x / 10^n`

# 2 数据预处理

数据预处理是推荐系统中至关重要的一个环节，它直接影响着后续模型的训练和推荐效果。数据预处理的主要目的是将原始数据转换为适合模型训练和预测的格式，包括数据清洗、转换、特征工程等步骤。

### 2.1 数据清洗和转换

#### 2.1.1 缺失值处理

缺失值是数据预处理中常见的问题，处理缺失值的方法有很多，包括：

- **删除缺失值：**如果缺失值数量较少，且对模型影响不大，可以直接删除缺失值。
- **均值/中位数填充：**对于数值型特征，可以用均值或中位数填充缺失值。
- **众数填充：**对于类别型特征，可以用众数填充缺失值。
- **插值：**对于时间序列数据，可以用插值的方法填充缺失值。

# 导入缺失值处理库
import pandas as pd
from sklearn.impute import SimpleImputer

# 读取数据
df = pd.read_csv('data.csv')

# 删除缺失值
df = df.dropna()

# 均值填充缺失值
df['age'] = df['age'].fillna(df['age'].mean())

# 中位数填充缺失值
df['salary'] = df['salary'].fillna(df['salary'].median())

# 众数填充缺失值
df['gender'] = df['gender'].fillna(df['gender'].mode()[0])

# 插值填充缺失值
df['timestamp'] = df['timestamp'].interpolate()

#### 2.1.2 数据标准化

数据标准化是将数据映射到一个特定范围（通常是0到1或-1到1）的过程，目的是消除不同特征之间的量纲差异，提高模型的训练速度和准确度。常用的数据标准化方法包括：

- **最大最小值标准化：**将数据映射到[0, 1]区间。
- **均值标准化：**将数据映射到均值为0，标准差为1的区间。
- **小数定标：**将数据映射到[-1, 1]区间。

# 导入数据标准化库
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler, StandardScaler, RobustScaler

# 最大最小值标准化
scaler = MinMaxScaler()
df_scaled = scaler.fit_transform(df)

# 均值标准化
scaler = StandardScaler()
df_scaled = scaler.fit_transform(df)

# 小数定标
scaler = RobustScaler()
df_scaled = scaler.fit_transform(df)

### 2.2 特征工程

特征工程是将原始特征转换为更适合模型训练和预测的特征的过程，包括特征选择和特征降维等步骤。

#### 2.2.1 特征选择

特征选择是选择对模型训练和预测有用的特征，去除冗余和无关的特征。常用的特征选择方法包括：

- **Filter法：**基于特征的统计信息（如方差、相关性等）进行特征选择。
- **Wrapper法：**基于模型的性能进行特征选择，通过迭代的方式选择最优的特征子集。
- **Embedded法：**在模型训练过程中进行特征选择，通过正则化或其他方法去除不重要的特征。

# 导入特征选择库
from sklearn.feature_selection import SelectKBest, chi2, RFE

# Filter法：选择方差最大的K个特征
selector = SelectKBest(chi2, k=10)
selected_features = selector.fit_transform(X, y)

# Wrapper法：使用递归特征消除（RFE）选择特征
selector = RFE(estimator=LinearRegression(), n_features_to_select=10)
selected_features = selector.fit_transform(X, y)

# Embedded法：使用L1正则化进行特征选择
model = LogisticRegression(penalty='l1')
model.fit(X, y)
selected_features = np.whe