Python机器学习实战：从数据预处理到模型训练，打造人工智能应用

# 1. Python机器学习基础**

机器学习是人工智能的一个分支，它使计算机能够在没有明确编程的情况下从数据中学习。Python是一种广泛用于机器学习的编程语言，因为它具有丰富的库和易于使用的语法。

在本章中，我们将介绍机器学习的基础知识，包括机器学习的概念、Python中机器学习库的概述，以及机器学习工作流程的各个阶段。我们将讨论监督学习和非监督学习之间的区别，并探讨机器学习在现实世界中的应用。

# 2. 数据预处理与特征工程

### 2.1 数据清洗与预处理

数据清洗与预处理是机器学习流程中至关重要的一步，它可以有效地去除数据中的噪声、异常值和缺失值，从而提高模型的准确性和鲁棒性。

#### 2.1.1 缺失值处理

缺失值是数据集中常见的现象，处理缺失值的方法有多种，包括：

- **删除缺失值：**对于缺失值较少的情况，可以考虑直接删除缺失值。
- **填充缺失值：**对于缺失值较多的情况，可以考虑填充缺失值。常用的填充方法包括：
- **均值填充：**用缺失值的均值填充。
- **中值填充：**用缺失值的中值填充。
- **众数填充：**用缺失值的众数填充。
- **KNN填充：**使用K近邻算法，根据缺失值相邻的K个非缺失值来估计缺失值。

#### 2.1.2 数据标准化和归一化

数据标准化和归一化可以将数据缩放到一个统一的范围，从而消除数据量纲的影响，提高模型的稳定性和收敛速度。

- **标准化：**将数据减去均值并除以标准差，使数据分布为均值为0，标准差为1的标准正态分布。
- **归一化：**将数据缩放到[0, 1]或[-1, 1]的范围内。

### 2.2 特征工程

特征工程是机器学习中一个重要的环节，它可以提取和构造出更具代表性和预测性的特征，从而提高模型的性能。

#### 2.2.1 特征选择

特征选择可以去除冗余和不相关的特征，从而降低模型的复杂度，提高模型的泛化能力。常用的特征选择方法包括：

- **Filter法：**基于特征本身的统计信息进行特征选择，如方差过滤、相关性过滤等。
- **Wrapper法：**基于模型的性能进行特征选择，如递归特征消除、向前/向后选择等。
- **Embedded法：**在模型训练过程中进行特征选择，如L1正则化、树模型等。

#### 2.2.2 特征降维

特征降维可以减少特征的数量，降低模型的计算复杂度，同时保留数据的关键信息。常用的特征降维方法包括：

- **主成分分析（PCA）：**通过线性变换将数据投影到低维空间，保留最大的方差。
- **奇异值分解（SVD）：**类似于PCA，但适用于非方阵。
- **t分布随机邻域嵌入（t-SNE）：**一种非线性降维算法，可以将高维数据可视化到低维空间。

# 3. 机器学习算法与模型

### 3.1 监督学习算法

监督学习算法是机器学习中的一类算法，它从标记数据中学习，其中每个数据点都与