Python Keras数据预处理指南：为模型训练做好充分准备，提升模型准确度

# 1. 数据预处理概述**

数据预处理是机器学习和深度学习项目中至关重要的一步，它为模型训练做好充分准备，提升模型准确度。数据预处理涉及一系列技术，用于清洗、转换和增强数据，使其更适合模型训练。

数据预处理过程通常包括以下步骤：

- **数据清洗：**识别并处理缺失值、异常值和噪声。
- **数据转换：**将数据转换为模型可理解的格式，例如特征缩放和独热编码。
- **特征工程：**选择和提取与目标变量相关的重要特征，以提高模型性能。

# 2. 数据清洗和转换

数据清洗和转换是数据预处理过程中的关键步骤，旨在将原始数据转换为适合模型训练的格式。本节将深入探讨数据清洗和转换技术，包括缺失值处理、异常值处理、特征缩放和独热编码。

### 2.1 数据清洗技术

#### 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：**对于缺失值较少或不重要的特征，可以将其删除。
* **填充缺失值：**对于缺失值较多或重要的特征，可以填充缺失值。常用的填充方法包括：
* **均值填充：**用特征的均值填充缺失值。
* **中位数填充：**用特征的中位数填充缺失值。
* **众数填充：**用特征的众数填充缺失值。
* **KNN填充：**使用K近邻算法估计缺失值。

import pandas as pd

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

# 用中位数填充缺失值
df['income'].fillna(df['income'].median(), inplace=True)

#### 2.1.2 异常值处理

异常值是明显偏离数据集其余部分的数据点。异常值可能由数据收集错误或测量误差引起。处理异常值的方法包括：

* **删除异常值：**对于极端异常值，可以将其删除。
* **截断异常值：**将异常值截断到指定阈值。
* **Winsorization：**将异常值替换为数据集的指定百分位数。

import numpy as np

# 删除异常值
df = df[df['age'] < 150]

# 截断异常值
df['income'] = np.clip(df['income'], 0, 100000)

# Winsorization
df['age'] = df['age'].clip(lower=df['age'].quantile(0.01), upper=df['age'].quantile(0.99))

### 2.2 数据转换技术

数据转换旨在将数据转换为适合模型训练的格式。常用的数据转换技术包括：

#### 2.2.1 特征缩放

特征缩放将特征的值映射到特定范围，通常为[0, 1]或[-1, 1]。缩放有助于防止特征取值范围差异对模型训练的影响。常用的缩放方法包括：

* **标准化：**将特征值减去均值并除以标准差。
* **归一化：**将特征值映射到[0, 1]的范围内。

from sklearn.preprocessing import StandardScaler, MinMaxScaler

# 标准化
scaler = StandardScaler()
df_scaled = scaler