15、机器学习概念：数据处理与变量选择全解析

机器学习概念：数据处理与变量选择全解析

在机器学习领域，数据处理和变量选择是构建有效模型的关键步骤。本文将深入探讨数据处理的多个方面，包括去除相关变量、常见数据转换、数据采样、数据插补，以及变量选择的重要性和方法。

1. 去除相关变量

相关变量可能会导致模型结果过度强调某些变量的贡献，在回归分析中会使 $R^2$ 值增大，但不能准确反映模型的实际性能。去除相关变量的前提是冗余变量不会为模型增加额外价值。

以 Pima Indians Diabetes 数据集为例，该数据集包含了皮马印第安人的饮食统计信息和糖尿病这一结果变量。数据集各列含义如下：
| 列名 | 含义 |
| — | — |
| pregnant | 怀孕次数 |
| glucose | 血浆葡萄糖浓度（葡萄糖耐量测试） |
| pressure | 舒张压（毫米汞柱） |
| triceps | 三头肌皮褶厚度（毫米） |
| insulin | 2 小时血清胰岛素（微单位/毫升） |
| mass | 身体质量指数（体重（千克）/身高（米）²） |
| pedigree | 糖尿病遗传函数 |
| age | 年龄（岁） |
| diabetes | 类别变量（糖尿病测试结果） |

为了找出除糖尿病外的相关变量，可按以下步骤操作：
1. 在 RStudio 中安装并加载所需包：

install.packages("mlbench")
install.packages("corrplot")
library