9、机器学习数据处理与特征工程全解析

机器学习数据处理与特征工程全解析

在机器学习领域，数据处理和特征工程是构建高效模型的关键步骤。本文将深入探讨数据处理中缺失值和非结构化数据的处理方法，以及特征提取、选择和聚类等特征工程技术。

1. 逻辑回归与预测

逻辑回归是一种常用的机器学习算法，其通过最大化获得训练样本的概率来估计参数。这些估计值可用于对数几率（logit）和逻辑方程以进行预测。逻辑回归模型的一个显著优点是其预测的简单性，其等高线为简单的直线，即等概率线（在高维空间中为超平面）。

预测结果可以是决策、排名或估计值。对数几率方程产生排名或对数几率得分，若要做出决策，则需要设定一个阈值。将预测排名转换为预测估计值是获取有意义阈值的简便方法，可通过对数几率得分的直接变换——逻辑函数来实现，逻辑函数是对数几率函数的逆函数。

2. 处理缺失数据

缺失值在机器学习任务中是一个常见且棘手的问题，尤其是当目标变量中存在缺失值时。在处理输入变量中的缺失值时，需要考虑缺失值是随机分布还是与目标变量存在某种预测关系。

• 随机缺失情况 ：若输入数据中的缺失值是随机出现的，可在分析中删除包含缺失值的输入行，而不会给模型引入偏差。然而，这种完全案例分析可能会从训练数据中移除大量信息，降低模型的预测准确性。许多建模算法，如线性和逻辑回归、神经网络和支持向量机，都采用完全案例分析。
• 非随机缺失情况 ：当缺失值是非随机的、依赖于输入或具有某种规律性时，插补会成为一个更复杂的问题。常见的处理方法包括：
  • 朴素贝叶斯