Sklearn数据预处理和特征工程指南：精通数据准备的艺术

人工智能

2023-09-03 00:34:40

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概述

数据预处理和特征工程是机器学习项目中最重要的步骤之一。数据预处理是指从数据中检测、纠正或删除损坏、不准确或不适用于模型的记录的过程。特征工程是指将原始数据转换为模型可以理解和使用的格式的过程。

Sklearn库提供了许多强大的工具来帮助您执行这些任务。在本文中，我们将学习如何使用Sklearn来：

处理缺失值
处理异常值
对类别特征进行编码
对数值特征进行缩放
构建特征管道

处理缺失值

缺失值是机器学习模型面临的常见问题。缺失值可能由多种原因造成，例如数据收集过程中的错误、传感器故障或人为错误。

Sklearn提供了多种方法来处理缺失值。最简单的方法是使用dropna()函数删除所有包含缺失值的记录。然而，这种方法可能会导致大量数据丢失，特别是当缺失值是随机分布时。

一种更有效的方法是使用Imputer()函数来填充缺失值。Imputer()函数可以使用各种策略来填充缺失值，例如均值、中值或众数。

from sklearn.preprocessing import Imputer

# 使用均值填充缺失值
imputer = Imputer(strategy="mean")

# 将填充后的数据赋给新变量
data_filled = imputer.fit_transform(data)

处理异常值

异常值是与其他数据点明显不同的数据点。异常值可能由多种原因造成，例如数据收集过程中的错误、传感器故障或人为错误。

异常值可能会对机器学习模型产生负面影响。例如，异常值可能会导致模型过拟合训练数据，从而降低模型在测试数据上的性能。

Sklearn提供了多种方法来处理异常值。最简单的方法是使用StandardScaler()函数对数据进行标准化。StandardScaler()函数将数据转换为均值为0、标准差为1的标准正态分布。

from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 对数据进行标准化
scaler = StandardScaler()

# 将标准化后的数据赋给新变量
data_scaled = scaler.fit_transform(data)

另一种处理异常值的方法是使用RobustScaler()函数对数据进行鲁棒缩放。RobustScaler()函数将数据转换为中值为0、四分位距为1的鲁棒标准分布。

from sklearn.preprocessing import RobustScaler

# 对数据进行鲁棒缩放
scaler = RobustScaler()

# 将鲁棒缩放后的数据赋给新变量
data_scaled = scaler.fit_transform(data)

对类别特征进行编码

类别特征是具有有限数量可能值的特征。例如，性别特征可能具有“男”和“女”两个可能值。

Sklearn提供了多种方法对类别特征进行编码。最简单的方法是使用LabelEncoder()函数。LabelEncoder()函数将类别特征转换为整数编码。

from sklearn.preprocessing import LabelEncoder

# 对类别特征进行编码
encoder = LabelEncoder()

# 将编码后的数据赋给新变量
data_encoded = encoder.fit_transform(data)

另一种对类别特征进行编码的方法是使用OneHotEncoder()函数。OneHotEncoder()函数将类别特征转换为二进制编码。

from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder

# 对类别特征进行OneHot编码
encoder = OneHotEncoder()

# 将编码后的数据赋给新变量
data_encoded = encoder.fit_transform(data)

对数值特征进行缩放

数值特征是具有连续值范围的特征。例如，年龄特征可能具有从0到100的连续值范围。

Sklearn提供了多种方法对数值特征进行缩放。最简单的方法是使用MinMaxScaler()函数。MinMaxScaler()函数将数值特征转换为0到1的范围。

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

# 对数值特征进行缩放
scaler = MinMaxScaler()

# 将缩放后的数据赋给新变量
data_scaled = scaler.fit_transform(data)

另一种对数值特征进行缩放的方法是使用StandardScaler()函数。StandardScaler()函数将数值特征转换为均值为0、标准差为1的标准正态分布。

from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 对数值特征进行标准化
scaler = StandardScaler()

# 将标准化后的数据赋给新变量
data_scaled = scaler.fit_transform(data)

构建特征管道

特征管道是一个将多个数据预处理和特征工程步骤组合在一起的工具。特征管道可以帮助您简化和自动化数据预处理和特征工程过程。

Sklearn提供了Pipeline()函数来构建特征管道。Pipeline()函数接受一个步骤列表作为参数，每个步骤都是一个数据预处理或特征工程步骤。

from sklearn.preprocessing import StandardScaler, OneHotEncoder
from sklearn.pipeline import Pipeline

# 构建特征管道
pipeline = Pipeline([
    ('scaler', StandardScaler()),
    ('onehotencoder', OneHotEncoder())
])

# 将特征管道应用到数据上
data_transformed = pipeline.fit_transform(data)