【实战演练】综合案例：机器学习中的数据预处理

# 2.1 数据清洗与处理

数据清洗与处理是数据预处理的重要步骤，旨在去除或修复数据中的错误、缺失值和异常值，以提高数据的质量和可信度。常见的清洗与处理技术包括：

- **缺失值处理：**处理缺失值的方法有多种，包括删除缺失值、填充缺失值（如均值、中位数、众数）或使用机器学习算法预测缺失值。
- **异常值处理：**异常值是指与数据集中其他值明显不同的值。处理异常值的方法包括删除异常值、替换异常值（如用均值或中位数）或使用机器学习算法检测和修复异常值。
- **数据归一化和标准化：**归一化和标准化是将数据缩放到特定范围内的技术。归一化将数据映射到[0, 1]范围内，而标准化将数据映射到均值为0、标准差为1的范围内。这些技术有助于消除不同特征之间的量纲差异，并提高模型的性能。

# 2. 数据预处理理论基础

### 2.1 数据清洗与处理

数据清洗与处理是数据预处理中的基础步骤，旨在去除数据中的噪声和异常值，确保数据的完整性和一致性。

#### 2.1.1 缺失值处理

缺失值是指数据集中缺失的元素，可能由于各种原因造成，如数据采集错误、传感器故障等。处理缺失值的方法有多种，包括：

- **删除缺失值：**对于缺失值较少的数据集，可以简单地删除缺失值，但可能会导致数据丢失。
- **填充缺失值：**使用合理的估值填充缺失值，如均值、中位数或众数。
- **插补缺失值：**使用统计方法或机器学习算法预测缺失值，如线性回归、KNN等。

import pandas as pd

# 导入数据
df = pd.read_csv('data.csv')

# 删除缺失值
df = df.dropna()

# 填充缺失值（使用均值）
df['age'].fillna(df['age'].mean(), inplace=True)

# 插补缺失值（使用线性回归）
from sklearn.linear_model import LinearRegression
model = LinearRegression()
df['age'] = model.fit(df[['gender', 'income']], df['age']).predict(df[['gender', 'income']])

#### 2.1.2 异常值处理

异常值是指与数据集中的其他数据显著不同的值，可能由于测量错误、数据输入错误或异常事件造成。处理异常值的方法包括：

- **删除异常值：**对于明显错误的异常值，可以将其删除。
- **替换异常值：**使用合理的估值替换异常值，如上下四分位数之间的中位数。
- **转换异常值：**将异常值转换为正常值范围，如对数转换或标准化。

import numpy as np

# 导入数据
data = np.loadtxt('data.txt')

# 删除异常值（大于3倍标准差）
data = data[np.abs(data - np.mean(data)) < 3 * np.std(data)]

# 替换异常值（使用中位数）
data[data > 3 * np.std(data)] = np.median(data)

# 对数转换异常值
data[data < 0] = np.log(np.abs(data[data < 0]))

#### 2.1.3 数据归一化和标准化

数据归一化和标准化是将数据转换到特定范围或分布的过程，以消除不同特征之间的量纲差异，提高模型的鲁棒性和收敛速度。

- **归一化：**将数据转换到[0, 1]或[-1, 1]范围内。
- **标准化：**将数据转换到均值为0、标准差为1的分布中。

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler, StandardScaler

# 导入数据
df = pd.read_csv('data.csv')

# 归一化
scaler = MinMaxScaler()
df[['age', 'income']] = scaler.fit_transform(df[['age', 'income']])

# 标准化
scaler = StandardScaler()
df[['age', 'income']] = scaler.fit_transform(df[['age', 'income']])

### 2.2 特征工程

特征工程是数据预处理中至关重要的一步，旨在提取和转换原始数据中的相关特征，提高模型的性能。

#### 2.2.1 特征选择

特征选择旨在选择与目标变量最相关的特征，去除冗余和无关的特征，提高模型的鲁棒性和可解释性。

- **过滤法：**基于统计指标（如相关系数、信息增益）选择特征。
- **包裹法：**使用机器学习算法选择特征，如决策树、随机森林等。
- **嵌入法：**在模型训练过程中自动选择特征，如L1正则化、树模型等。

from sklearn.f