11、构建优质训练数据集：数据预处理全解析

构建优质训练数据集：数据预处理全解析

在机器学习领域，构建优质的训练数据集是模型成功的关键。本文将详细介绍数据预处理的各个环节，包括数据集划分、特征缩放、特征选择以及正则化等重要内容，并结合具体的代码示例进行讲解。

1. 数据集划分

1.1 数据集介绍

在机器学习中，为了评估模型的泛化能力，通常需要将数据集划分为训练集和测试集。这里以 Wine 数据集为例，它是一个开源数据集，包含 178 个葡萄酒样本，每个样本有 13 个特征，描述了葡萄酒的不同化学特性。这些样本分为 3 个不同的类别，分别对应意大利同一地区种植的三种不同葡萄品种酿造的葡萄酒。

1.2 数据读取

可以使用 pandas 库直接从 UCI 机器学习库中读取 Wine 数据集：

import pandas as pd
import numpy as np

df_wine = pd.read_csv('https://archive.ics.uci.edu/' 
                      'ml/machine-learning-databases/' 
                      'wine/wine.data', header=None)
df_wine.columns = ['Class label', 'Alcohol', 
                   'Malic acid', 'Ash', 
                   'Alcalinity of ash', 'Magnesium',