6、现实世界数据处理与可视化指南

现实世界数据处理与可视化指南

在机器学习领域，处理现实世界的数据以及进行有效的数据可视化是至关重要的环节。下面将详细介绍数据预处理、特征工程、数据归一化以及数据可视化等关键内容。

1. 数据预处理

在处理现实世界的数据时，我们常常会遇到各种问题，如分类特征转换、缺失值处理等。

1.1 分类特征转数值特征

大多数机器学习算法需要将分类特征转换为数值特征。不过，一些算法（如特定类型的决策树算法和随机森林等相关算法）可以直接使用分类特征，这在处理高度分类的数据集时往往能取得更好的效果。例如，将一个简单的人员数据集的“婚姻状况”这一分类特征转换为二进制数值特征后，数据集的形式会发生变化。转换前的“婚姻状况”可能是“单身”“已婚”等分类，转换后会变成“婚姻状况：单身”和“婚姻状况：已婚”两列，用 0 和 1 来表示相应状态。

1.2 处理缺失数据

在表格数据集中，缺失数据通常表现为空单元格，或者包含 NaN（非数字）、N/A 或 None 的单元格。缺失数据主要有两种类型，需要采用不同的处理方式。
- 有信息缺失数据 ：某些数据的缺失本身可能携带对机器学习算法有用的信息。例如，在泰坦尼克号乘客数据集中，“船舱”列的缺失值可能表明这些乘客处于较低的社会或经济阶层。对于数值列，可以将缺失值设置为 -1 或 -999 等有意义的数字，具体取决于非空值的典型值；对于分类列，可以创建一个新的类别，如“Missing”或“None”，然后按照常规方法处理分类特征。
- 无信息缺失数据 ：数据缺失仅仅是因为无法进行测量，缺失本身没有其他有用信