15、数据清洗与转换：机器学习成功的基石

数据清洗与转换：机器学习成功的基石

在机器学习领域，数据清洗和转换是确保模型训练效果的关键步骤。它们能够提升数据质量，使原始数据更适合用于机器学习模型的训练。

1. 数据清洗与转换的重要性

数据清洗和转换过程能够将从各种来源收集的原始数据进行精炼和结构化，使其适合机器学习模型的训练。其重要性在于能够识别和纠正错误、消除不一致性以及标准化数据格式，从而防止错误或误导性信息在机器学习流程中传播。有效的数据治理要求这些任务不仅要严格执行，还要进行记录和监控，以确保透明度和问责制。

1.1 数据清洗

数据清洗包括一系列旨在提高数据质量的活动，如处理缺失值、纠正不准确的数据以及去除重复项。这些都是现实世界数据集中常见的问题。例如，在金融数据集中，如果不妥善处理缺失的交易金额或重复记录，可能会严重扭曲分析结果并导致错误的预测。数据治理框架为这些清洗活动建立了协议和标准，确保过程一致、可重复，并与组织的总体目标保持一致。

1.2 数据转换

数据转换是将数据转换为更适合分析和建模的格式的过程。这可能包括对数值数据进行缩放、对分类变量进行编码以及从现有数据中创建新特征。这些转换对于确保数据符合所使用的特定机器学习算法的要求至关重要。例如，某些算法要求特征具有相似的尺度，这就需要进行归一化或标准化处理。数据治理在监督这些转换过程中起着关键作用，它提供了数据转换的指导方针，并确保这些步骤在不同的数据集和项目中一致执行。

2. 处理重复项

重复值是指同一数据记录在数据集中多次出现的情况。这可能是由于数据输入错误、系统故障或多个数据集合并等原因导致的。

2.1 重复项的影响