12、机器学习数据科学分析全流程：从规划到落地

机器学习数据科学分析全流程：从规划到落地

在机器学习的数据科学应用中，有一系列关键步骤需要遵循，以确保模型的有效性和实用性。下面我们将详细介绍这些步骤。

1. 数据预处理与特征工程

在处理数据时，我们常常需要对数据进行一些预处理操作，同时进行特征工程以提高模型的性能。以下是一个简单的数据预处理和特征工程的示例代码：

# Apply the function to the sex column
tips['recode'] = tips.sex.apply(recode_gender)
# Print the first five rows of tips
print(tips.head())
# Feature Scaling
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
sc_X = StandardScaler()
X_train = sc_X.fit_transform(X_train)
X_test = sc_X.transform(X_test)
#sc_y = StandardScaler()
#y_train = sc_y.fit_transform(y_train)

在这段代码中，我们首先对 tips 数据集中的 sex 列应用了一个自定义函数 recode_gender ，并将结果存储在新的 recode 列中。然后，我们使用 StandardScaler 对特征进