机器学习入门:EDA数据探索性分析实战

5 下载量 172 浏览量 更新于2024-08-30 收藏 413KB PDF 举报
本文主要介绍了机器学习中的一个关键步骤——EDA(Exploratory Data Analysis)数据探索性分析,尤其在第一章中重点讲述了EDA的意义和基本流程。提供的数据集与汽车交易相关,包括了如SaleID、name、regDate、model、brand等详细字段,涵盖了交易ID、汽车注册日期、车型、品牌、车身类型、燃油类型、变速箱、发动机功率、行驶公里数、是否未修复损坏、地区编码、销售方类型、报价类型、上线时间以及价格等多个方面信息。数据集还包含了一些匿名特征(v系列)。文章强调了EDA在理解数据、发现模式、预处理数据方面的重要性,并展示了使用Python中的pandas、seaborn、missingno、scipy.stats和matplotlib等库进行EDA的基本操作。 在机器学习领域,EDA是项目启动时不可或缺的一环。它旨在通过统计分析和可视化技术来理解数据的分布、关联性和潜在问题,为后续的数据预处理和建模工作提供基础。以下是EDA过程的关键步骤: 1. **载入数据**:使用pandas的read_csv函数读取CSV格式的数据,将数据加载到DataFrame对象中。 2. **数据概览**:通过.head()或.tail()方法查看数据集的前几行或后几行,了解数据的基本结构。使用.info()方法获取数据的统计摘要,包括列名、数据类型、非空值数量等。 3. **缺失值检查**:利用pandas的isnull()和sum()函数,或者missingno库的matrix函数,找出数据集中存在的缺失值,并评估其影响。 4. **描述性统计**:计算数值特征的平均值、中位数、标准差、最小值和最大值等,了解其分布特性。对于分类变量,可以计算每个类别的频率。 5. **数据分布**:使用matplotlib或seaborn的直方图、箱线图或小提琴图等可视化工具,展示数值特征的分布情况。 6. **相关性分析**:通过计算相关矩阵或绘制热力图,探索不同特征之间的线性相关性。 7. **类别变量分析**:对于分类变量,可以使用countplot或barplot分析各个类别的频数。 8. **异常值检测**:通过Z-score、IQR规则或其他统计方法,识别可能的异常值。 9. **时间序列分析**(如果适用):对于包含时间序列信息的特征(如regDate、createDate),可以分析时间趋势,查看是否存在季节性或周期性。 10. **特征交互**:通过散点图、核密度图等,研究两两特征之间的关系,寻找潜在的关联模式。 11. **数据预处理**:根据EDA的结果,处理缺失值(填充、删除)、转换异常值、编码分类变量(独热编码、标签编码)、标准化数值特征等。 通过以上步骤,我们可以获得对数据集的深入理解,为特征工程和模型选择打下坚实基础。在实际操作中,可能需要反复迭代这些步骤,直至找到合适的数据表示,以提高机器学习模型的性能。在这个过程中,Python的数据科学库提供了强大的工具支持,使得数据分析和可视化的任务变得更为便捷。