15、如何为机器学习准备数据

机器学习算法从数据中学习。您需要为要解决的问题提供正确的数据至关重要。即使您拥有良好的数据，也需要确保它具有有用的规模，格式，甚至包含有意义的功能。

在这篇文章中，您将学习如何为机器学习算法准备数据。这是一个很大的主题，您将涵盖必需品。

image.png

很多数据
照片归功于cibomahto，保留了一些权利

数据准备过程

您处理数据的纪律越严格，您可能会获得更一致和更好的结果。为机器学习算法准备数据的过程可以分为三个步骤：

您可以以线性方式遵循此过程，但很可能是使用多个循环进行迭代。

此步骤涉及选择要使用的所有可用数据的子集。总是强烈希望包含所有可用的数据，“更多更好”的格言将成立。这可能是也可能不是。

您需要考虑实际需要哪些数据来解决您正在处理的问题。对您需要的数据做一些假设，并小心记录这些假设，以便您可以在以后需要时进行测试。

以下是一些有助于您思考此过程的问题：

它只是在小问题中，比如已经为您选择了数据的竞赛或玩具数据集。

选择数据后，您需要考虑如何使用数据。此预处理步骤是将所选数据转换为可以使用的表单。

三个常见的数据预处理步骤是格式化，清理和采样：

格式化：您选择的数据可能不是适合您使用的格式。数据可能位于关系数据库中，您希望它位于平面文件中，或者数据可能采用专有文件格式，您希望它位于关系数据库或文本文件中。
清洁：清洁数据是删除或修复丢失的数据。可能存在不完整的数据实例，并且不包含您认为解决问题所需的数据。可能需要删除这些实例。此外，某些属性中可能存在敏感信息，这些属性可能需要完全匿名或从数据中删除。
采样：可能有比您需要使用的更多选定数据。更多数据可能导致算法运行时间更长，计算和内存需求更大。在考虑整个数据集之前，您可以采用所选数据的较小代表性样本，这样可以更快地探索和原型化解决方案。

您在数据上使用的机器学习工具很可能会影响您需要执行的预处理。您可能会重新访问此步骤。

这么多数据

如此多的数据
Photo归功于Marc_Smith，保留了一些权利

最后一步是转换过程数据。您正在使用的特定算法和问题域的知识将影响此步骤，当您处理问题时，您很可能不得不重新审视预处理数据的不同转换。

三种常见的数据转换是缩放，属性分解和属性聚合。此步骤也称为特征工程。

缩放：预处理数据可能包含各种数量的混合尺度的属性，例如美元，千克和销售量。许多机器学习方法（如数据属性）具有相同的比例，例如0到1之间的最小值和给定特征的最大值。考虑您可能需要执行的任何功能扩展。
分解：可能存在表示复杂概念的特征，当分成组成部分时，这些特征可能对机器学习方法更有用。一个例子是可能具有日期和时间组件的日期，而日期和时间组件又可以进一步拆分。也许只有一天中的小时与正在解决的问题相关。考虑您可以执行哪些功能分解。
聚合：可能存在可以聚合到单个功能中的功能，这些功能对于您尝试解决的问题更有意义。例如，每次客户登录系统时可能存在数据实例，该系统可以聚合为登录数的计数，从而允许丢弃其他实例。考虑哪种类型的功能聚合可以执行。

您可以花费大量时间从数据中获取工程特性，这对算法的性能非常有益。从小做起，以你学到的技能为基础。

在这篇文章中，您了解了机器学习数据准备的本质。您在每个步骤中发现了数据准备和策略的三步框架：

数据准备是一个很大的主题，可能涉及大量的迭代，探索和分析。擅长数据准备将使您成为机器学习的大师。目前，在准备数据时只考虑本文中提出的问题，并始终寻找更清晰的方式来表示您试图解决的问题。

如果您希望深入了解此主题，可以在以下资源中了解更多信息。