前处理培训资料

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什么是前处理？
前处理（preprocessing）是指在数据处理前对数据进行预处理的步骤，主要目
的是为了让数据更好地适应机器学习算法，以获得更好的模型效果。

前处理可以包括数据清洗、数据采样、特征选择、特征变换等操作。

前处理的步骤
1. 数据清洗
数据清洗是指对数据进行筛选、剔除和填充等操作，以去除不必要的噪音和异
常值，保证数据的质量和可靠性。

缺失值处理
缺失值（missing value）指在数据中存在着某些值没有被填写或记录。

缺失值
的出现可能是由于数据采集的过程中发生了意外，也可能是由于被填写人员故意留空。

在处理缺失值的时候，我们可以选择填充缺失值、删除缺失值或者保留缺失值。

异常值处理
异常值（outlier）指在一组数据中存在着明显偏离数据集中趋势的数据。

异常
值不仅会影响模型的精度，还可能会误导我们的建模结果。

对于异常值的处理，我们可以选择删除或修正这些数据。

2. 数据采样
数据采样（sampling）是指从大型数据集中选择一部分样本进行处理和分析。

数据采样可以帮助我们节省时间和计算资源，降低建模难度，同时还可以减少组合爆炸问题的发生。

随机采样
随机采样（random sampling）是指在数据集中随机选择若干个数据点作为训
练集。

随机采样可以避免数据的偏倚，但可能会抽到一部分重复的数据点。

分层采样
分层采样（stratified sampling）是指根据样本中的某个特征进行分层，然后在
每个分层中按照一定比例进行随机采样，保证样本数据的分布比较均匀。

3. 特征选择
特征选择（feature selection）是指选择对模型预测结果影响较大的特征变量，
去除对模型预测结果影响较小的特征，使得特征变量之间的相关性尽可能小，从而提高模型的精度。

过滤式特征选择
过滤式特征选择（filter feature selection）是一种基于数据特征本身属性的选
择过程，通常使用的评估方法有常见的卡方检验、互信息、方差选择等。

包裹式特征选择
包裹式特征选择（wrapper feature selection）是一种直接将学习算法作为特征
选择器进行求解的方法。

通常使用的学习算法有SVM、决策树等。

嵌入式特征选择
嵌入式特征选择（embedded feature selection）将特征选择算法集成到模型学
习过程中进行求解，得到最终的特征选择结果。

4. 特征变换
特征变换（feature transformation）是指通过一些变换手段对数据的特征进行
调整和变换，使得数据更加符合机器学习算法的假设条件，从而提高模型的效果和精度。

特征变换可以包括标准化、归一化、对数变换等操作。

标准化
标准化（standardization）是指将数据调整为均值为0，方差为1的正态分布，使得模型的预测更加准确和稳定。

归一化
归一化（normalization）是指将数据转换为同一尺度上的数值，避免数据之间
的量纲和取值范围对模型造成影响。

前处理是机器学习中的重要一步，虽然这个过程可能看起来比较烦琐和复杂，
但是仔细思考我们就会发现，每一步工作都是有意义和必要性的。

通过前处理的工作，我们可以更好地理解数据，提高模型的精度和稳定性，为之后的机器学习模型训练提供更加可靠的基础。