机器学习之数据分析与特征工程

通过七月在线的限免课程，学习了数据分析与特征工程，记录一下学习的过程供日后回顾

1. 问题与建模
   首先需要明确要解决的问题：回归？分类？根据要解决的问题进行建模。
   建模流程为：识别问题，理解数据，数据预处理，建模与评估。
   
   具体的任务有具体的解决方案与建模流程
2. 数据分析与处理
   案例：根据房屋出租信息预测房屋热度。
   该案例是一个有监督问题（有训练集（有标签），有测试集），是一个三分类问题
   考虑：什么是热度？（被查询/点击的次数）。什么影响热度？
   
   数据集示例：
   统计分布，判断离群点与数据分布详情
   具体方法，绘制柱状图或直方图（pyplot）或pandas的describe（）函数。
   注：数据左偏，可以取log，使其接近正态分布

文本类型数据：云图显示更好
绘图是为了更好的展示可视化，有很多基于matplotlib二次开发的绘图库。
总结：对数据处理分析及可视化，是为了在建模之前更好的理解数据之间的关系，并调整离群数据，从而更好的建模解决问题。

3. 特征工程
   类别特征：可分为两种类型：有序和无序
   类别特征编码方式：
   
   
   数值类型特征：是常见的连续特征，容易出现离群点和异常值
   
   日期类型特征：
   
   交叉特征：将两个字段交叉后构建一个新特征
   同类型：加减除，笛卡尔积
   不同类型：乘除
   聚合特征（先分组再聚合）：同比，环比

4. 模型训练与验证
   数据集按照使用用途可以划分为：
   训练集：模型巡练和参数更新
   测试集：验证模型精度
   验证集：进行模型验证与参数选择
   训练过程：过拟合与欠拟合
   

如想学习，请关注七月在线第16期机器学习训练营，https://edu.csdn.net/learn/36190?spm=1002.2001.3001.4157