13、机器学习中的数据处理：维度、分布、类型与格式

机器学习中的数据处理：维度、分布、类型与格式

1. 降维技术

降维是机器学习中一项重要的技术，它能够在保留关键信息的同时减少特征数量。主成分分析（PCA）是一种常用的降维技术，它依赖于对数据集中趋势和离散程度的理解。PCA将原始特征转换为一组新的成分，这些成分按照它们所捕获的方差排序，从而在保留数据本质特征的同时实现维度的降低。

在具有大量特征的数据集里，降维尤为有用，因为它可以降低数据的复杂度，进而提升模型的可解释性和性能。不过，在使用降维技术时，数据治理实践需要确保这些技术的恰当运用，清晰记录每个成分所解释的方差以及其对模型开发的影响。

1.1 降维的操作步骤

1. 数据准备 ：收集并整理需要进行降维处理的数据集。
2. 计算协方差矩阵 ：对数据集中的特征计算协方差矩阵，以了解特征之间的相关性。
3. 特征值分解 ：对协方差矩阵进行特征值分解，得到特征值和特征向量。
4. 选择主成分 ：根据特征值的大小，选择方差贡献最大的前几个主成分。
5. 数据转换 ：将原始数据投影到所选的主成分上，得到降维后的数据。

2. 机器学习模型评估

机器学习模型的评估同样依赖于对集中趋势和离散程度的深入理解，特别是在误差分析和模型验证方面。

2.1 残差分析

残差分析通过检查预测值与实际值之间的差异，来评估