机器学习中数据集的加载和预处理

机器学习使用样本数据集训练模型：

• 如果数据集出现问题，那么训练结果也会出现问题（garbage in, garbage out.）；
• 通常需要对数据集进行检查，对有问题的数据集进行预处理；

加载并浏览数据集

举例：

```
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

house = pd.read_csv('data\\boston.csv')
print(house.shape)
```

数据项说明

• CRIM：城镇人均犯罪率；
• ZN：住宅用地超过25000的比例；
• INDUS：城镇非零售商用土地的比例；
• CHAS：查理斯河空变量（如果边界是河流，则为1；否则为0）；
• NOX：一氧化氮浓度；
• RM：住宅平均房间数；
• AGE：1940年之前建成的自用房屋比例；
• DIS：到波士顿五个中心区域的加权距离；
• RAD：辐射性公路的接近指数；
• TAX：每10000美元的全值财产税率；
• PTRATIO：城镇师生比例；
• B：1000（Bk-0.63）^ 2，其中 Bk 指代城镇中黑人的比例；
• LSTAT：人口中地位低下者的比例；
• MEDV：自住房的平均房价，以千美元为单位；

对数据的预处理

• 预期结果：
  • 无缺失值、重复值；、
  • 所包含的特征项都是经过相关性分析筛选出来的，此外还有预测目标；
  • 非数值型特征使用独热编码；
  • 数值型特征经过标准化处理；

缺失值(NaN)

• drop：参考pandas部分笔记
• fill：参考pandas部分笔记
  • df.fillna(method=“ffill”) 填充相邻的数据；
• interpolate；插入值
  • 举例

    df = df.interpolate(method='linear')
    

    根据前后数据，线性填充缺失数据；

重复值(duplicate)

重复的样本数据，没有处理意义；

df.drop_duplicates()

特征选择

• 原则：
  • 特征应尽量选择与目标线性相关，否则属于无用特征；
  • 各特征项之间应当尽量不相关，否则属于冗余特征；
• 使用皮尔逊相关系数作为统计指标：
  • 系数：
    • 如果系数大于零：两个随机变量正相关（同增同减）；
    • 如果系数小于零，表示负相关；
    • 系数等于零表示系数不相关；
    • 相关系数绝对值越大则相关程度越大；
  • 计算公式
    
    ρ = Cov(X,Y)/σ_x * σ_y
    • Cov(X,Y)为X与Y的协方差，分母为X、Y的标准差；
    • pandas中使用

    df.corr(method='pearson')
    

    可计算各个特征项之间的相关系数；
• 筛选后得到的特征项重新构成新数据集；

非数值型特征的编码

• 布尔型特征：
  • 对于二元性特征（是否、有无、男女）可转换为0-1编码；
  • pandas中的series类的map()方法可以将二元特征映射为布尔型；
• 离散型类别特征：
  • 比如：籍贯（北京、上海、山东……）、颜色（红、绿、蓝……）
  • 当按顺序使用整数进行编码时会将本来无序的序列变成有序序列，可能会对后续机器学习造成干扰；
  • 将其分解成n个0-1形式的数据；
    • 独热编码（one-hot）：是否北京、是否上海、是否山东……

数值型特征的标准化

尽量消除量纲、同一不同特征项的取值范围，这就是数据标准化（缩放）；

• 取值范围不同的原因：
  • 数据集不同特征项之间的取值范围可能存在较大差异；
  • 不同量纲也会到取值范围；
• 取值范围不同造成的影响：
  • 取值范围的差异会造成特征项之间的不平等；
• 常用方法：调用sklearn.preprocessing模块
  • Min-Max标准化
    
    min = min_x_i , max = max_x_i
    
    m_i = (x_i - min)/(max - min)
    
    此时m_i∈[0, 1]
    • sklearn库中的preprocessing.MinMaxScaler模块；

      mmScaler = MinMaxScaler()
      m = mmScaler.transform(df)["X", "Y"]
      new_df = pd.dataframe(m, columns=["X", "Y"])
      

  • Z-score标准化：
    
    将数据转化为Z分数；
    
    对原始数据实施了去中心化（使均值为0）和归一化（使方差为1）
    • 首先计算样本点的均值μ_x和方差σ_x；
    • 使用公式：z_i = (x_i - μ_x)/σ_x
      
    • sklearn库中的preprocessing.StandardScaler模块：

      zScaler = StandardScaler()
      z = mmScaler.transform(df)["X", "Y"]
      new_df = pd.dataframe(m, columns=["X", "Y"])