机器学习笔记（二）----数据清洗预处理及特征选择

数据清洗

数据清洗与预处理是指在数据挖掘和机器学习过程中，对数据进行清洗、整理、转换和准备的过程。数据清洗与预处理的目的是提高数据质量，减少噪声和错误，从而提高机器学习模型的性能。

数据清洗简单步骤

一、审查

得到数据之后，首先需要对数据进行全面的审查，以了解数据的结构、内容和质量。这包括检查数据的类型、缺失值、异常值、重复记录、格式不一致等问题。便于后续操作的进行。

二、缺失值处理

缺失值是数据集中常见的问题。处理缺失值的方法包括：

删除：直接删除包含缺失值的行或列，适用于缺失值较少的情况。
填充：使用均值、中位数、众数或特定值（如0）填充缺失值。
插值：对于时间序列数据，可以使用插值方法（如线性插值）来填充缺失值。
预测模型：使用机器学习模型预测缺失值。

三、异常值检测与处理

一组数据通常存在个别异常值，可能是由于数据录入错误、测量误差、仪器误差或极端情况下的观测值。处理异常值的方法包括：

删除：直接删除异常值。
转换：对数据进行对数转换或其他数学变换，以减少异常值的影响。
分箱：将数据分到不同的箱子中，减少异常值的影响。
截断：一般运用区间截断平均法将异常值截断到某个合理的范围。

四、数据类型转换

确保数据集中所有列的数据类型正确无误，例如将字符串转换为日期格式，或将分类数据转换为数值型数据

五、数据格式统一

统一数据格式，例如日期格式、电话号码格式、地址格式等，以确保数据的一致性。

六、重复数据处理

检测并处理重复的记录。重复数据可能是由于数据合并或多次录入造成的。处理方法通常是删除重复的记录。

七、数据整合

如果数据来自多个源，需要整合这些数据，确保数据的一致性和完整性。

八、最终审查

在数据清洗完成后，进行最终审查，确保所有问题都已解决，数据已准备好用于分析。

数据清洗是一个迭代的过程，可能需要多次重复上述步骤，直到数据集达到可接受的质量标准。在实际操作中，数据清洗可能涉及复杂的逻辑和算法，需要结合领域知识和数据分析技能来完成。

九、数据清洗总结

数据清洗及预处理是极其重要的，其中有一些难点，如数据量过大或过小、数据质量不好、数据的可靠性和完整性缺失等。对于缺失值和异常值的处理是至关重要的，这可能直接关系到后续训练模型的质量和速度，我们可以采用numpy和pandas中的库函数、某些数学方法填补或修改值解决这些问题。最后一定要对数据进行校验和审查，确保完整性和可靠性。