机器学习预处理深度解析：数据归一化与缺失值处理

在机器学习小组的第二期第三周讨论中，重点介绍了数据预处理和特征工程的基础步骤，特别是数据归一化的重要性。归一化是解决量纲不同影响特征权重问题的关键技术，它确保了所有特征在模型训练中的相对公平性，避免单个特征的巨大取值范围对距离或相似度计算造成偏差。 1. **数据归一化**： - 归一化的目标是将所有特征映射到相同的尺度，如标准化（均值方差归一化），将数据转化为均值为0，标准差为1的分布。这有利于提升模型的性能，特别是在决策树之外的算法中，如神经网络和许多机器学习模型，它们对数据的尺度敏感。 - 归一化方法包括： - **最值归一化**：将数据缩放到0-1范围，适用于特征值有明显边界且易受异常值影响的情况。例如，使用numpy实现时，首先计算每个特征的最大值和最小值，然后用公式 `(x - min)/(max - min)` 进行转换。 - **均值方差归一化**（也称Z-score归一化）：通过中心化（减去均值）和缩放（除以标准差）使数据分布接近标准正态分布，这在数值特征中常见。 2. **缺失值处理**： - 缺失值是数据预处理中的另一个关键问题。常见的处理方法有： - 确定缺失值范围：识别哪些值是缺失的。 - 填充缺失值： - 平均值填充：用特征的平均值替代缺失值。 - 中位数填充：用特征的中位数替换。 - 条件平均值或模型预测填充：根据其他特征的值预测缺失值，如使用kNN或回归模型。 - sklearn库提供了函数如`SimpleImputer`用于便捷地处理缺失值。 3. **特征编码**： - 对于分类型特征，需要进行编码，常见的做法是独热编码（One-Hot Encoding）或处理成哑变量，将分类变量转化为数值，以便模型理解。 4. **连续型特征处理**： - 对于连续型特征，可能需要进行二值化或分段，例如，将数值特征分为几个区间，或者将连续值转换为离散的二进制表示。 本次会议详细探讨了如何通过数据预处理技术，包括归一化、缺失值填充和特征编码，优化数据质量，以提升机器学习模型的性能。参与者不仅学习了如何操作，还理解了这些步骤背后的原理和适用场景。