9、数据处理与模型训练中的数据划分及问题排查

数据处理与模型训练中的数据划分及问题排查

在数据处理和模型训练过程中，我们会遇到各种数据问题，如缺失值、数据划分以及数据质量等，下面将详细探讨这些问题及相应的解决方法。

1. 缺失值处理

数据中的空白处通常表示缺失值。我们可以通过忽略缺失值来计算每个特征的均值。例如，以下是某数据集中各特征的均值：
| 特征 | 均值 |
| ---- | ---- |
| x0 | 5223.6 |
| x1 | 0.5158 |
| x2 | 2.345 |
| x3 | 4.71e - 05 |
| x4 | 42957735.0 |

如果用均值替换每个缺失值，我们就能得到一个可以标准化并用于训练模型的数据集。当然，真实数据是更好的选择，但均值是我们能合理使用的最简单替代方法。如果数据集足够大，我们还可以为每个特征生成直方图并选择众数（最常见的值），不过使用均值通常也能取得不错的效果，尤其是当数据集样本较多且缺失特征数量较少时。

2. 训练、验证和测试数据

当我们有了一个数据集（特征向量的集合）后，并不直接用整个数据集进行训练，而是将其划分为至少两个子集，理想情况下是三个子集，分别是训练数据、验证数据和测试数据。
- 训练数据 ：用于训练模型，关键在于选择能很好代表数据总体分布的特征向量。
- 测试数据 ：用于评估训练好的模型的性能。在训练模型时绝不能使用测试数据，否则就是作弊，因为这相当于用模型已经见过的数据进行测试。应将测试数据集搁置一旁，直到模型训练完成后再用它来评估模型。