2、数据清洗与机器学习算法中的特征分析

数据清洗与机器学习算法中的特征分析

在机器学习项目中，很多人往往过于关注算法的选择，认为只要选对了模型，就能获得有价值的见解。然而，一个好的机器学习项目应该从了解所使用的特征和目标的分布开始。在进行正式分析之前，我们需要问自己三个关键问题：
1. 是否确信了解每个感兴趣变量的完整值范围和分布形状？
2. 是否清楚变量之间的双变量关系，即每个变量如何与其他变量一起变化？
3. 尝试解决潜在问题（如异常值和缺失值）的效果如何？

技术要求

本文将大量依赖 pandas 、 NumPy 和 Matplotlib 库。如果你从科学发行版（如Anaconda或WinPython）安装了Python，这些库可能已经安装。如果需要安装其中一个库来运行代码，可以在终端中运行 pip install [package name] 。

数据子集选择

在大多数统计建模项目中，我们常常需要从分析中移除一些数据，这可能是因为存在缺失值或异常值，也可能有理论上的原因需要将分析限制在数据的一个子集上。下面我们将使用美国国家纵向青年调查（NLS）的数据进行操作。

操作步骤：

1. 加载数据并设置索引 ：

import pandas as pd
import numpy as np
nls97 = pd.read_csv("data/nls97.csv")
nl