25、机器学习最佳实践

机器学习最佳实践

在机器学习中，数据处理和特征工程是非常重要的环节，它们直接影响着模型的性能。以下将详细介绍机器学习过程中的一些最佳实践。

数据收集与质量保证

在数据收集阶段，应尽可能多地收集相关信息。例如，在股票价格预测中，即使不确定某些字段（如最高价和最低价）的预测价值，也应收集包括开盘价、最高价、最低价和交易量等所有字段的数据，因为获取股票数据相对快速且容易。如果通过网络抓取文章进行主题分类，也应存储尽可能多的信息，避免遗漏有价值的信息，如文章中的超链接，否则后续重新抓取可能成本较高。

收集到认为有用的数据集后，需要通过检查数据的一致性和完整性来保证数据质量。
- 一致性 ：指数据分布随时间的变化情况。
- 完整性 ：指各字段和样本中数据的存在程度。

保持字段值的一致性

在已有的数据集或新收集的数据集中，常出现不同值表示相同含义的情况。例如，国家字段中可能有“American”“US”“U.S.A”，性别字段中有“male”和“M”。因此，需要统一或标准化字段中的值，例如在性别字段中只保留“M”“F”和“gender - diverse”三种选项，并替换其他替代值。同时，还应跟踪哪些值被映射到字段的默认值。

此外，同一字段中值的格式也应保持一致。例如，年龄字段中可能有真实年龄值（如21和35），也可能有错误的年龄值（如1990和1978）；评分字段中可能同时存在基数和英文数字（如1、2、3和“one”“two”“three”）。为确保数据一致性，需要进行转换和重新格式化。

处理缺失数据