做卡盟网站教程,linux目录不可写 wordpress,网站建设网站优化相关资讯文章,网络营销策划方案1500字1. 数据预处理与特征工程
“数据清洗、缺失值填补、类别特征编码、特征缩放/归一化、特征选择与降维#xff08;PCA、LDA#xff09;” 等流程#xff0c;虽然被反复提到#xff0c;但要在复杂的实际数据集中一步步落实#xff0c;难度很大。 摘要
在机器学习与深度学习…1. 数据预处理与特征工程
“数据清洗、缺失值填补、类别特征编码、特征缩放/归一化、特征选择与降维PCA、LDA” 等流程虽然被反复提到但要在复杂的实际数据集中一步步落实难度很大。 摘要
在机器学习与深度学习项目中数据预处理与特征工程是最关键的步骤之一。 无论模型多么先进如果输入的数据质量不足最终的预测表现都会大打折扣。本文将以实际开发中常见的场景为例从数据清洗到特征降维逐步剖析问题与解决方案帮助开发者更好地理解如何高效落地这些流程。 文章目录1. 数据预处理与特征工程摘要1 开发场景介绍2 开发环境说明3 数据预处理流程3.1 数据清洗3.2 缺失值填补3.3 类别特征编码3.4 特征缩放/归一化3.5 特征选择与降维4 可视化与流程图5 实践总结1 开发场景介绍
在一个金融风控项目中团队需要基于大量用户交易数据构建信用风险预测模型。 但是原始数据存在以下典型问题
缺失值比例高如部分用户未提供收入信息。类别特征分布极度不均衡如地域编码。数值特征分布跨度大影响模型收敛。特征冗余度高直接影响训练速度和模型解释性。 这类复杂数据集往往让人“望而生畏”但只要掌握标准化流程并结合实践经验就能逐步解决。 2 开发环境说明
工具/框架版本备注Python3.10主开发语言Pandas2.0数据处理与清洗Scikit-learn1.3特征工程与建模支持NumPy1.25数值计算库Matplotlib/Seaborn最新版可视化辅助分析3 数据预处理流程
3.1 数据清洗
统一日期格式避免 2025/09/07 和 07-09-2025 混杂。去除异常值例如交易金额为负数。处理重复行重复用户行为记录。
df df.drop_duplicates()
df[date] pd.to_datetime(df[date], errorscoerce)
df df[df[amount] 0]3.2 缺失值填补
缺失值的处理方式取决于特征的性质
数值型特征均值/中位数填补类别型特征众数填补或单独分组特殊情况使用模型预测填补如 KNNImputer 3.3 类别特征编码
常用方法
独热编码One-Hot Encoding适用于类别数目有限的变量。目标编码Target Encoding适用于高基数特征如邮政编码。 3.4 特征缩放/归一化
标准化StandardScaler适合正态分布特征。归一化MinMaxScaler适合数值范围差异过大的特征。 在 SVM、KMeans、PCA 等模型中特征缩放几乎是必不可少的步骤。 3.5 特征选择与降维
过滤法Filter相关性分析、卡方检验。包裹法Wrapper递归特征消除RFE。嵌入法Embedded基于 Lasso、树模型的重要性。
使用 PCA、LDA 进行降维可以在减少特征冗余的同时提升模型泛化能力。 4 可视化与流程图
在实际工作中我们可以用流程图直观表示预处理与特征工程的步骤
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数据预处理和特征工程并不是单一操作而是一系列组合拳。处理过程中需要结合业务理解避免“盲目套模板”。核心目标保证数据的一致性、可解释性与模型的可泛化性。 正如一句经典的话“数据决定上限模型决定下限。” 在工程实践中投入更多精力在数据处理环节往往能比一味追求复杂模型带来更显著的收益。
