Python机器学习实战手册:从数据预处理到模型训练

发布时间: 2024-06-20 08:47:27 阅读量: 89 订阅数: 37
![Python机器学习实战手册:从数据预处理到模型训练](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/0f9834cf83c49f9f1caacd196dc0195e.png) # 1. Python机器学习基础 Python作为一种流行的高级编程语言,在机器学习领域有着广泛的应用。其简洁的语法、丰富的库和生态系统使其成为机器学习开发的理想选择。本章将介绍Python机器学习的基础知识,包括: - Python机器学习库(如Scikit-learn、TensorFlow、PyTorch) - 机器学习算法的基本概念(如监督学习、非监督学习) - 机器学习模型训练和评估的流程 # 2. 数据预处理与特征工程 数据预处理和特征工程是机器学习流程中至关重要的步骤,它们可以显著提高模型的性能和准确性。本章节将深入探讨数据预处理和特征工程的各个方面,包括缺失值处理、异常值处理、数据标准化和归一化、特征选择、特征提取和特征变换。 ### 2.1 数据清洗与预处理 #### 2.1.1 缺失值处理 缺失值是数据预处理中常见的问题,它们会对模型的训练和评估产生负面影响。处理缺失值的方法有多种,包括: - **删除缺失值:**当缺失值数量较少且对模型的影响不大时,可以考虑直接删除它们。 - **均值/中位数填充:**使用数据集中的均值或中位数填充缺失值。 - **KNN 填充:**使用 K 最近邻算法找到与缺失值相似的样本,并用这些样本的均值或中位数填充缺失值。 - **MICE(多重插补):**使用多重插补算法生成多个数据集,每个数据集都包含缺失值的插补值。然后,对这些数据集进行建模并平均结果。 #### 2.1.2 异常值处理 异常值是指与数据集中的其他数据点明显不同的数据点。异常值可能会对模型的训练产生负面影响,导致模型过度拟合或欠拟合。处理异常值的方法包括: - **删除异常值:**当异常值对模型的影响很大时,可以考虑直接删除它们。 - **Winsorization:**将异常值截断到数据集中的某个百分位数(例如,95% 或 99%)。 - **标准差缩放:**使用标准差缩放将异常值缩放到与其他数据点相似的范围内。 #### 2.1.3 数据标准化和归一化 数据标准化和归一化是将数据转换到特定范围或分布的过程。这有助于提高模型的训练速度和准确性,并使不同的特征具有可比性。 - **标准化:**将数据转换到均值为 0,标准差为 1 的分布。 - **归一化:**将数据转换到 0 到 1 之间的范围。 ### 2.2 特征工程 特征工程是创建和选择用于训练机器学习模型的特征的过程。良好的特征工程可以显著提高模型的性能。 #### 2.2.1 特征选择 特征选择是指从原始数据集中选择最相关的特征的过程。这有助于减少模型的复杂性,提高训练速度,并防止过拟合。特征选择方法包括: - **过滤法:**根据特征的统计信息(例如,信息增益、卡方检验)对特征进行评分和选择。 - **包裹法:**使用模型训练过程来选择特征,并选择能最大化模型性能的特征。 - **嵌入法:**在模型训练过程中同时进行特征选择,并选择对模型贡献最大的特征。 #### 2.2.2 特征提取 特征提取是指从原始数据集中创建新特征的过程。新特征可以提供原始特征中未包含的信息,从而提高模型的性能。特征提取方法包括: - **主成分分析(PCA):**将数据投影到较低维度的空间中,同时保留最大方差。 - **奇异值分解(SVD):**将数据分解为奇异值和奇异向量的乘积,并选择重要的奇异值和奇异向量创建新特征。 - **t-分布随机邻域嵌入(t-SNE):**将高维数据映射到低维空间中,同时保留数据之间的局部关系。 #### 2.2.3 特征变换 特征变换是指将原始特征转换为新特征的过程。新特征可以具有不同的分布或范围,从而提高模型的性能。特征变换方法包括: - **对数变换:**将正值特征转换为对数尺度,从而使分布更接近正态分布。 - **平方根变换:**将正值特征转换为平方根尺度,从而使分布更接近正态分布。 - **二值化:**将特征转换为二值特征,其中值大于某个阈值的值为 1,否则为 0。 # 3.1
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李_涛

知名公司架构师
拥有多年在大型科技公司的工作经验,曾在多个大厂担任技术主管和架构师一职。擅长设计和开发高效稳定的后端系统,熟练掌握多种后端开发语言和框架,包括Java、Python、Spring、Django等。精通关系型数据库和NoSQL数据库的设计和优化,能够有效地处理海量数据和复杂查询。
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