10、机器学习基础入门：从数据处理到模型构建

机器学习基础入门：从数据处理到模型构建

1. 数据测量尺度

数据有不同的测量尺度，理解这些尺度对于数据分析和机器学习至关重要。
- 顺序尺度（Ordinal Scale） ：当数据的类别存在顺序关系时，使用顺序尺度进行测量。例如，军衔（Second Lieutenant, First Lieutenant, Captain等）、服装尺码（Small, Medium, Large等）和考试排名（1, 2, 3等）。顺序尺度中，等级之间的差异在方向和权威性上是一致的，但在大小上并不一致。
- 区间尺度（Interval Scale） ：如果数值之间的差异具有意义，则数据采用区间尺度进行测量。例如，温度（10, 20, 30等）和智商评级（85 - 114, 115 - 129等）。
- 比率尺度（Ratio Scale） ：比率尺度的数据不仅数值差异有意义，还存在真正的零点。这是最常见的测量尺度，如体重（10, 20, 30等）、身高（5, 6, 7等）和年龄（1, 2, 3等）。

测量尺度	性质	数学运算	描述性统计
名义尺度（Nominal）	同一性	计数	众数、比例
顺序尺度（Ordi