数据清洗，特征构造与模型预测分析

数据预处理与特征工程是机器学习中至关重要的步骤，它们涉及到数据的清洗、转换和提取特征，对于建模和预测结果的影响至关重要。在进行数据预处理与特征工程时，首先需要获取数据，然后进行数据预处理，包括缺失值处理、异常值处理、数据标准化或归一化等操作。接着进行特征工程，包括特征选择、特征提取、特征转换等操作。在完成数据预处理与特征工程后，我们可以进行建模，测试模型并预测出结果，最后上线，验证模型效果。 在菜菜的scikit-learn课堂第三期，我们将深入讨论数据预处理和特征工程的相关内容。我们将使用Python 3.7.1和Scikit-learn 0.20.0进行演示，并提供相应的课件和代码源文件。在课堂中，我们会介绍数据预处理与特征工程的概念和重要性，以及在sklearn中如何进行数据预处理和特征工程的相关操作。 数据预处理涉及到将数据进行清洗、转换和处理，以便于后续建模使用。这包括处理缺失值、异常值、数据标准化或归一化等操作。而特征工程则涉及到对特征的选择、提取和转换，以便于建模和预测结果的准确性和可解释性。 在进行数据预处理时，我们首先要对数据进行观察和了解，分析数据的分布、缺失值和异常值的情况。针对缺失值，我们可以选择丢弃缺失值、使用均值或中位数填充、使用模型进行预测填充等操作。对于异常值，我们可以选择删除异常值、使用统计学方法识别异常值、使用模型进行识别等操作。此外，数据标准化和归一化也是重要的预处理步骤，它可以使数据的分布更加符合模型的要求。 在特征工程中，我们会介绍特征的选择、提取和转换的相关方法。特征选择涉及到选择对建模有用的特征，可以使用统计学方法、特征重要性等方法进行选择。特征提取涉及到从原始数据中提取新的特征，例如文本特征的词袋模型、TF-IDF等。特征转换则涉及到对特征进行变换，例如对数变换、多项式变换等。 在课堂的最后，我们将进行模型的建立、测试和预测，以及模型效果的验证。这是数据预处理与特征工程的最终目的，即为了得到具有较高准确性和可解释性的模型，在实际应用中达到预期的效果。 通过学习本期课程，您将掌握数据预处理与特征工程的相关概念和技术，掌握在sklearn中进行数据预处理与特征工程的相关操作，以及如何建立模型、测试模型、预测结果和验证模型效果。这将有助于您在实际的机器学习项目中，更好地处理数据和特征，构建具有较高准确性和可解释性的模型，为应用场景提供更好的决策依据。希望本期课程能够对您有所帮助，谢谢收看！