机器学习流程详解：从数据采集到预处理

"这篇资源主要介绍了机器学习的基础概念和工作流程，强调了数据采集、数据清洗、数据处理（包括无量纲化）等关键步骤，并提到了特征工程中的无量纲化、缺失值处理、定量特征离散化、定性特征哑编码和文本特征向量化。此外，还讨论了数据清洗时的常见问题，如数据缺失、重复和错误。" 在机器学习（ML）中，特征构建和选择是模型性能的关键因素。特征构建涉及将原始数据转化为有意义的输入，以便机器学习算法能够理解。这可能包括对数值特征的无量纲化，确保所有特征在同一尺度上，使得算法能够公平地对待每个特征。无量纲化的方法有标准化（Z-score）和归一化（最小-最大缩放）等。 缺失值是数据预处理中常见的问题，需要采取策略来处理。这可能包括删除含有缺失值的记录（如果缺失值比例较小）、使用平均值、中位数或众数填充（对于数值特征）或者使用模式填充（对于类别特征）。对于大规模数据，可以使用更复杂的方法，如KNN imputation或矩阵分解技术。 定量特征的离散化是将连续数值变量转换为离散的类别变量，有助于减少噪声和提高模型解释性。常用方法有等宽分箱、等频分箱和基于熵或信息增益的最优分割。 定性特征（类别特征）的哑编码是将非数值特征转换为数值，以便于算法处理。常见的哑编码方法有one-hot编码，它为每个类别创建一个新特征，值为0或1。 文本特征向量化是将文本数据转化为数值形式，便于机器学习算法处理。常用方法有词袋模型（Bag-of-Words）、TF-IDF和词嵌入（如Word2Vec或GloVe）。 数据采集是机器学习项目的第一步，可以通过爬虫、API接口和数据库等方式获取。爬虫适用于获取互联网上的实时或特定数据，API则提供结构化的公开数据，而数据库存储公司内部数据，便于管理和分析。 数据清洗是机器学习中最耗时的部分，包括检查数据合理性、有效性，以及处理数据缺失、重复和错误。异常值的处理尤为关键，它们可能影响模型的训练和预测性能，需要通过上下文理解和统计分析来识别并处理。 在数据预处理过程中，数据的无量纲化是必要的，因为它可以使不同单位或范围的特征在同一尺度上比较，从而提高模型的训练效率和预测准确性。无量纲化的应用广泛，对于很多机器学习算法，尤其是线性模型和神经网络，都有显著的影响。