3、机器学习数据处理与模型训练全解析

机器学习数据处理与模型训练全解析

一、数据预处理

在机器学习中，数据预处理是至关重要的一步。以银行营销数据集为例，我们需要对数据进行适当的清洗和转换，以便用于训练模型。

1. 数据清洗与保存

首先，我们要将非数值数据类型转换为数值数据类型，把特征数据集中的所有列都转换为数值列。最后，将目标数据集保存为 CSV 文件，代码如下：

target.to_csv('data/bank_data_target_e2.csv')

2. 数据的恰当表示

在银行营销数据集中，有些列不能恰当表示数据，例如 pdays 列。文档中对 pdays 列的描述是：客户从上一次营销活动最后一次被联系后经过的天数（数值型，-1 表示客户之前未被联系）。这里，-1 的含义与正数有很大不同，该列实际上编码了两条信息：
- 是否被联系过
- 如果被联系过，上一次联系是多久之前

我们可以基于这两条信息提出假设，例如：
- 假设一：之前被联系过的客户更有可能订阅产品。可以通过将 pdays 列转换为二进制变量来验证这个假设，如果 pdays 值为 -1，转换为 0，表示客户之前未被联系；否则为 1。
- 假设二：客户最近被联系的时间越近，订阅产品的可能性越大。

由于构建机器学习模型是一个迭代的过程，我们可以选择一个或两个假设，并评估它们的加入是否提高了模型的预测性能。

3.