Day51：数据预处理和特征工程

上一节我们讲了降维的四种基本算法，其实降维就是对数据进行处理。在机器学习中，数据预处理和特征工程是非常重要的步骤，它们对于模型的性能和准确性有着重要的影响。本节将介绍常见的数据预处理方式和特征工程技术。

数据预处理

数据预处理是指在应用机器学习算法之前对数据进行清洗、转换和规范化的过程。以下是几种常见的数据预处理方式：

1. 数据清洗：
   • 去除重复值：使用pandas库的drop_duplicates()函数去除数据集中的重复值。
   • 处理缺失值：使用pandas库的fillna()函数填充缺失值，可以使用均值、中位数或其他合适的值进行填充。
   • 处理异常值：可以使用统计方法或可视化工具检测和处理异常值。
2. 数据转换：
   • 特征编码：将非数值型特征转换为数值型特征，例如使用pandas库的get_dummies()函数进行独热编码。
   • 特征缩放：将不同范围的特征缩放到相同的尺度，例如使用sklearn库的MinMaxScaler或StandardScaler进行特征缩放。
3. 数据规范化：
   • 归一化：将特征值缩放到0和1之间，例如使用sklearn库的MinMaxScaler进行归一化。
   • 标准化：将特征值转换为均值为0、方差为1的标准正态分布，例如使用sklearn库的StandardScaler进行标准化。

以下是一个数据预处理的示例：

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
import pandas as pd

# 加载iris数据集
data = load_iris()
X = data.data
y = data.target

# 将特征转换为DataFrame
df = pd.DataFrame(X, columns=data.feature_names)
df["target"] = y

# 数据预处理
scaler = StandardScaler()
scaled_features = scaler.fit_transform(X)

# 将处理后的特征转换为DataFrame
df_scaled = pd.DataFrame(scaled_features, columns=data.feature_names)
df_scaled["target"] = y

# 打