3、应用机器学习中的数据探索与分析

应用机器学习中的数据探索与分析

在机器学习领域，数据探索与分析是至关重要的环节，它能帮助我们理解数据、发现潜在规律，为后续的建模和分类任务奠定基础。本文将通过文本分类示例数据集和 Fisher’s Iris 数据集，详细介绍数据探索与分析的方法和技巧。

1. 数据探索基础

• 元数据提取与预处理 ：元数据提取是机器学习的重要阶段，特征提取后，需对数据集进行预处理，包括数据清洗、数据插补、异常值检测和数据探索。异常值是指与数据集中其他样本距离异常的样本，检测方法有多种。简单问题可通过散点图或直方图直观识别异常样本；复杂问题则可采用单类支持向量机（One-class SVM）、局部异常因子（Local Outlier Factor）和隔离森林（Isolation Forest）等技术。在异常值检测中，应包含输出变量，因为异常值通常围绕与输出变量相关的聚类形成。
• 数据探索的定义与作用 ：数据探索或探索性数据分析（Exploratory Data Analysis，EDA）是数据分析的重要组成部分，是一个系统的过程，旨在理解数据、最大化洞察、发现变量间的潜在相关性、识别重要变量、异常值和异常情况，并使用各种数据可视化和统计技术进行降维。通过 EDA，我们可以对数据有一个总体的认识，为后续的机器学习建模做好准备。

2. 数据探索中的常见问题

在 EDA 过程中，我们可以提出以下常见问题：
- 数据中存在哪些类型的变化？
- 从数据的协方差矩阵中能发现变量间相关性的哪些知识？
- 变量是如何分布的？
- 对