【进阶】Scikit-Learn基本数据处理与模型构建

# 1. Scikit-Learn简介和基本数据处理**

Scikit-Learn是一个用于机器学习任务的Python库，它提供了一系列预先构建的算法和工具，用于数据预处理、模型构建和模型评估。它以其易用性和可扩展性而闻名，使其成为数据科学家和机器学习从业者的首选工具之一。

在本章中，我们将介绍Scikit-Learn的基本概念，包括其安装、数据结构和基本数据处理技术。我们将涵盖缺失值处理、数据类型转换、数据归一化和标准化等主题，这些主题对于为机器学习算法准备数据至关重要。

# 2. 数据预处理

数据预处理是机器学习过程中至关重要的一步，它可以提高模型的性能和稳定性。Scikit-Learn提供了丰富的工具和方法，用于执行各种数据预处理任务。

### 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，处理不当会影响模型的准确性。Scikit-Learn提供了多种处理缺失值的方法，包括：

- **删除缺失值：**直接删除包含缺失值的样本或特征。
- **填充缺失值：**用特定值填充缺失值，如均值、中位数或众数。
- **插补缺失值：**使用机器学习算法预测缺失值。

# 导入缺失值处理模块
from sklearn.impute import SimpleImputer

# 创建一个包含缺失值的 DataFrame
df = pd.DataFrame({'age': [20, 30, np.nan, 40],
                   'gender': ['male', 'female', 'male', 'female']})

# 使用 SimpleImputer 填充缺失值
imputer = SimpleImputer(strategy='mean')
df['age'] = imputer.fit_transform(df['age'].values.reshape(-1, 1))

# 打印处理后的 DataFrame
print(df)

#### 2.1.2 数据类型转换

数据类型转换是将数据转换为特定类型，以满足模型的输入要求。Scikit-Learn提供了以下数据类型转换方法：

- **字符串到数字：**使用 `LabelEncoder` 将字符串类别转换为数字。
- **数字到字符串：**使用 `LabelBinarizer` 将数字类别转换为 one-hot 编码。
- **日期到时间戳：**使用 `TimestampEncoder` 将日期转换为时间戳。

# 导入数据类型转换模块
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder, LabelBinarizer, TimestampEncoder

# 创建一个包含不同类型数据的 DataFrame
df = pd.DataFrame({'category': ['A', 'B', 'C', 'A'],
                   'value': [10, 20, 30, 40]})

# 使用 LabelEncoder 将类别转换为数字
le = LabelEncoder()
df['category'] = le.fit_transform(df['category'])

# 使用 LabelBinarizer 将类别转换为 one-hot 编码
lb = LabelBinarizer()
df['category_onehot'] = lb.fit_transform(df['category'])

# 打印处理后的 DataFrame
print(df)

#### 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缩放到特定范围内，以提高模型的稳定性和精度。Scikit-Learn提供了以下归一化和标准化方法：

- **归一化：**将数据缩放到 [0, 1] 范围内。
- **标准化：**将数据缩放到均值为 0，标准差为 1 的范围内。

# 导入归一化和标准化模块
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler, StandardScaler

# 创建一个包含不同范围数据的 DataFrame
df = pd.DataFrame({'age': [20, 30, 40, 50],
                   'salary': [1000, 2000, 3000, 4000]})

# 使用 MinMaxScaler 归一化数据
scaler = MinMaxScaler()
df['age_normalized'] = scaler.fit_transform(df['age'].values.reshape(-1, 1))

# 使用 StandardScaler 标准化数据
scaler = StandardScaler()
df['salary_standardized'] = scaler.fit_transform(df['salary'].values.reshape(-1, 1))

# 打印处理后的 DataFrame
print(df)

### 2.2 特征工程

特征工程是通过转换和组合原始特征来创建新的特征，以提高模型的性能。Scikit-Learn提供了以下特征工程方法：

#### 2.2.1 特征选择

特征选择是选择与目标变量最相关的特征，以减少模型的复杂性和提高精度。Scikit-Learn提供了以下特征选择方法：

- **Filter 方法：**基于统计指标（如方差、信息增益）选择特征。
- **Wrapper 方法：**使用机器学习算法包装特征选择过程。
- **Embedded 方法：**在模型训练过程中选择特征。

# 导入特征选择模块
from sklearn.feature_selection import SelectKBest, chi2

# 创建一个包含多个特征的 DataFrame
df = pd.DataFrame({'feature1': [10, 20, 30, 40],
                   'feature2': [50, 60,