什么是数据预处理，为什么要进行数据预处理？代码举例讲解

发表于 作者 IT之美

数据预处理是对原始数据进行清洗、转换和标准化的过程,以产生高质量的数据集作为机器学习模型的输入。

它的主要目的是:

  1. 处理缺失值:填充或删除缺失的数据。
  2. 处理异常值:识别并修改异常的数据。
  3. 标准化:将数据缩放到一个标准范围内,如[0, 1]或[-1, 1]。
  4. 归一化:调整特征缩放,使得每个特征的取值范围都相近。
  5. 编码分类变量:将分类变量转换为编码,如one-hot编码。
  6. 特征选择:选择最相关的特征 subset 作为模型输入。

进行数据预处理的主要原因是:

  1. 清洗原始数据,修复数据异常和错误。
  2. 使模型输入符合机器学习算法的要求,如标准化和归一化。
  3. 提高模型的泛化能力和精度,如处理分类变量和特征选择。
  4. 减小过拟合风险,如删除冗余特征。

代码示例:

python
import pandas as pd

# 读取数据集
df = pd.read_csv('dataset.csv')

# 处理缺失值
df.fillna(df.mean(), inplace=True)  

# 处理异常值
df = df[(df > df.quantile(0.01)) & (df < df.quantile(0.99))]  

# 标准化
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scaler = StandardScaler()
scaled_df = scaler.fit_transform(df)

# one-hot编码
df = pd.get_dummies(df, columns=['col1', 'col2'])

# 特征选择
from sklearn.feature_selection import SelectFromModel
sfm = SelectFromModel(estimator=LogisticRegression())
sfm.fit(df, df['target'])
selected_df = sfm.transform(df)

# 划分数据集
from sklearn.model_selection import train_test_split
train, test = train_test_split(df, test_size=0.2)