18、机器学习数据预处理：归一化、编码与降维的全面指南

机器学习数据预处理：归一化、编码与降维的全面指南

在机器学习领域，数据预处理是构建高效、可靠模型的关键步骤。其中，归一化和缩放、类别变量编码以及高基数特征处理和降维等环节尤为重要。本文将深入探讨这些数据预处理技术，并阐述数据治理在其中的关键作用。

1. 归一化和缩放的重要性

归一化和缩放是数据预处理的重要环节，从数据治理的角度来看，其文档记录和透明度至关重要。利益相关者，包括数据科学家、工程师和决策者，需要了解这些过程是如何应用的，以及它们可能如何影响模型的预测。这在受监管的行业中尤为重要，例如医疗保健行业，与患者结果相关的特征的归一化和缩放必须清晰记录，以确保模型的预测能够得到临床医生的信任和验证。

归一化和缩放对于确保机器学习模型在不同系统和平台之间的可移植性和互操作性也至关重要。在许多组织中，机器学习模型会部署在多个环境中，如开发、测试和生产环境，每个环境都有其独特的数据特征。确保数据在这些环境中得到一致的归一化和缩放，对于维持模型的性能和可靠性至关重要。

2. 类别变量编码方法

类别变量有多种形式，包括名义变量（无内在顺序）和有序变量（有有意义的顺序）。将这些类别变量转换为保留其含义和相关性的数值格式，对于确保机器学习模型能够有效利用这些变量中的信息至关重要。以下是几种常见的编码方法：
- 独热编码（One-Hot Encoding） ：将每个类别转换为二进制向量。例如，如果数据集包含车辆类型（汽车、卡车、摩托车）的特征，独热编码将为每个类别创建一个二进制变量。这种方法简单有效，但可能会显著增加数据集的维度，导致过拟合和计算复杂度增加。
- 标签编码（L