数据预处理：缺失值处理与特征工程详解

在机器学习的第六部分中，我们重点关注数据预处理与特征工程的重要性，这是构建有效模型的基础步骤。数据预处理涉及一系列技术，旨在提升模型的性能和泛化能力。本文档首先回顾了模型评价体系，包括模型、学习过程、误差的概念，以及训练集、验证集和应用数据的角色。 模型评价体系是评估模型质量的关键工具，它包括模型作为规则和经验的抽象，学习即通过数据寻找规律，而误差则是衡量模型预测能力的标准。训练集用于模型训练，验证集则用来测试模型在新数据上的表现，确保其具有良好的泛化能力。 数据预处理与特征工程的核心任务是对训练数据集进行特征的增删和变换。具体来说，它涵盖以下类别： 1. **特征变换**： - **预处理**：处理缺失值是预处理的重要环节，当遇到缺失值时，可以采取删除、填充或预测的方式。例如，在房价数据（1000条，10维度）中，如果某个特征有缺失值，可以选择删除整个变量（缺失样本量大），或者用其他特征的平均值或中位数填充（缺失量小）。对于数据分布不均匀的情况，可以使用插值或建立模型预测缺失值。 - **标准化**：这是将数据转换到同一尺度，如Z-score标准化，使得每个特征均值为0，标准差为1，有助于减少不同特征间的偏差影响。 - **数据纠偏**：针对异常值或噪声数据，可能需要进行清洗或修正，以保持数据的准确性。 2. **特征增加与删减**： - **特征降维**：通过主成分分析（PCA）等方法减少数据维度，降低计算复杂性和过拟合风险。 - **变量扩展**：有时可能需要引入新的特征来增强模型表达力，如交互项、多项式特征等。 在实际操作中，使用Python库如pandas和numpy进行数据处理，如导入数据、检查缺失值，以及执行上述预处理策略。代码示例展示了如何使用这些库进行数据加载和初步探索，例如使用`pd.read_excel()`函数读取Excel文件，`isna().sum()`或`isnull().sum()`方法检查缺失值数量。 数据预处理是机器学习流程中的关键步骤，通过有效的预处理策略，我们可以优化模型性能，确保模型能够适应并泛化到实际应用场景。