【进阶】Scikit-Learn：数据预处理与特征工程

# 1. 数据预处理的基础**

数据预处理是机器学习流程中至关重要的环节，它旨在将原始数据转换为适合建模和分析的格式。这一步包括数据清洗、缺失值处理、数据转换和归一化等操作，旨在提高数据的质量和可解释性。通过数据预处理，我们可以有效地解决数据中存在的噪声、异常值和不一致性问题，为后续的建模和分析奠定坚实的基础。

# 2. 数据预处理的实践

### 2.1 数据清洗与缺失值处理

#### 2.1.1 常见的数据清洗方法

数据清洗是数据预处理过程中至关重要的一步，它可以去除数据中的错误、不一致和冗余，提高数据的质量。常见的数据清洗方法包括：

- **缺失值处理：**处理缺失值的方法包括删除缺失值、填充缺失值或使用机器学习模型预测缺失值。
- **重复值处理：**删除重复值或保留其中一个值。
- **异常值处理：**识别和删除异常值，或将其替换为更合理的值。
- **数据类型转换：**将数据转换为适当的数据类型，例如将字符串转换为数字或日期。
- **数据标准化：**将数据转换为标准格式，例如将日期转换为 ISO 8601 格式。

#### 2.1.2 缺失值处理策略

缺失值处理是数据清洗中的一项重要任务。处理缺失值的方法包括：

- **删除缺失值：**如果缺失值数量较少且不影响数据的整体完整性，则可以删除缺失值。
- **填充缺失值：**使用平均值、中位数或众数等统计量填充缺失值。
- **使用机器学习模型预测缺失值：**训练一个机器学习模型来预测缺失值，例如使用线性回归或决策树。

### 2.2 数据转换与归一化

#### 2.2.1 数值型数据的转换

数值型数据的转换可以改善数据的分布和可读性。常见的转换方法包括：

- **对数转换：**将数据取对数，以减少数据分布的偏度。
- **平方根转换：**将数据取平方根，以减少数据分布的方差。
- **标准化：**将数据转换为均值为 0、标准差为 1 的标准正态分布。
- **归一化：**将数据转换为介于 0 和 1 之间的范围。

#### 2.2.2 分类型数据的转换

分类型数据的转换可以将非数值型数据转换为数值型数据，以便于机器学习模型处理。常见的转换方法包括：

- **独热编码：**将每个类别转换为一个二进制变量，例如将性别转换为“男性”和“女性”两个变量。
- **标签编码：**将每个类别转换为一个整数，例如将性别转换为 0（男性）和 1（女性）。
- **有序编码：**将每个类别转换为一个反映其顺序的整数，例如将教育水平转换为 1（小学）、2（中学）、3（大学）。

### 2.3 特征选择与降维

#### 2.3.1 特征选择的方法

特征选择可以减少特征的数量，提高模型的性能和可解释性。常见的特征选择方法包括：

- **过滤式特征选择：**根据特征的统计属性（例如相关性、信息增益）对特征进行评分，选择得分最高的特征。
- **包装式特征选择：**将特征选择过程与机器学习模型训练结合起来，选择对模型性能影响最大的特征。
- **嵌入式特征选择：**在机器学习模型训练过程中进行特征选择，例如使用 L1