机器学习笔记——数据预处理(一)
文章目录
- 一、数据预处理
- 二、数据清洗
- 1、缺失值处理
- 1.1 丢弃缺失值
- 1.2 补全缺失值
- 1.3 真值转换
- 1.4 不处理
- 1.5 特征选择
- 2、异常值
- 2.1 异常值处理
- 2.2 保留异常数据的情况
- 2.2.1 异常值正常反映了业务运营结果
- 2.2.2 异常检测模型
- 2.2.3 包容异常值的数据建模
- 3、重复值
- 3.1 直接去重
- 3.2 保留重复值的情况
- 3.2.1 重复值用于分析演变规律
- 3.2.2 重复值用于样本不均衡处理
一、数据预处理
数据预处理是数据建模前的重要环节,他直接决定了后期所有数据工作的质量和价值输出。从数据预处理的主要内容看,包括数据清洗、转换、规约、聚合、抽样等。
本篇文章参考《Python数据分析与数据化运营》,补充一部分书中未提到的方法和代码实现,仅供大家参考。
二、数据清洗
在数据清洗过程中,主要处理的是缺失值、异常值和重复值。所谓清洗,是对数据集通过丢弃、填充、替换、去重等操作。达到去除异常、纠正错误、补足缺失的目的。
1、缺失值处理
数据缺失分为两种,一种是行记录的缺失,这种情况又称数据记录丢失;另一种是数据列值的缺失,即由于各种原因导致的数据记录中某些列的值空缺。
不同的数据存储和环境中对于缺失值的表示结果不同,数据库中Null,Python中是None,Pandas和Numpy中是NaN。
丢失的数据记录通常无法找回,这里重点讨论数据列类型缺失值的处理思路。通常有以下几种思路:
- 丢弃
- 补全
- 真值转换
- 不处理
- 特征选择
1.1 丢弃缺失值
这种处理会直接删除带有缺失值的行记录(整行删除)或者列字段(整列删除),减少缺失数据记录对总体数据的影响。但是丢弃意味着会消减数据特征。所以,以下两种场景不适合使用该方法:
-
数据集中缺失值比例超过10%,删除这些带有缺失值的记录意味着会损失过多有用信息。
-
带有缺失值得数据记录大量存在着明显的数据分布规律特征,例如,在带有缺失值的数据主要集中于某一类或几类标签。一旦删除这些标签,可能会导致模型对于这类标签的拟合或分类不准确。
代码实现:
1. 导包
[1]:import pandas as pdimport numpy as npfrom sklearn.preprocessing import Imputer
2. 加载数据
[2]:missing_data = pd.read_excel("missing_data.xlsx",index_col = 0)missing_data.head()
3. 查看数据
[3]:missing_data.shape
(506, 13)
[4]:missing_data.info()
查看哪些列有缺失
[5]:missing_data.isnull().any()
丢弃缺失值
[6]:drop_missing_data = missing_data.dropna() # 直接丢失含有缺失值的行记录drop_missing_data.shape
(28, 13)
可以看到,只有28行数据不包含缺失值,其余行数据都被删除。
1.2 补全缺失值
相对丢弃而言,补全是更加常用的缺失值处理方式。通过一定的方法将缺失的数据补上,从而形成更完整的数据记录,对于后续的数据处理、分析和建模至关重要。
常用的补全方法如下:
- 统计法:对于数值型的数据,使用均值、加权均值、中位数等方法补全;对于分类型数据,使用众数补足
- 模型法:更多时候我们会基于已有的其他字段,将缺失字段作为目标变量进行预测,从而得到最为可能的补全值。
- 如果带有缺失值的列是数值变量,采用回归模型补全,如果随机森林回归
- 如果带有缺失值的列是分类变量,采用分类模型补全
- 专家补全:对于少量且具有重要意义的数据记录,使用专家补全
- 其他方法:例如随机法、特殊值法、多重填补等
代码实现:
通过手动获取均值填充或者使用Imputer类进行填充,以及使用随机森林填补缺失值。
使用均值补全
[7]:fill_mean_data_1 = missing_data.fillna(missing_data.mean())fill_mean_data_1.mean()
[8]:fill_model = Imputer(missing_values='NaN',strategy ="mean",axis=0)fill_mean_data_2 = pd.DataFrame(fill_model.fit_transform(missing_data))fill_mean_data_2.mean()
可以看出,手动计算均值填充与使用sklearn中方法填充是一致的。
使用模型补全:
[9]:from sklearn.ensemble import RandomForestRegressorfrom sklearn.impute import SimpleImputer
[10]:fill_model_data = missing_data.copy() # 在缺失数据集的复制数据上操作
[11]:sortindex = np.argsort(fill_model_data.isnull().sum(axis=0)).values # 按照每列缺失数据数量由高到低对列名进行排序
[12]:for i in sortindex: # 每次将一列数据作为标签,其他列数据作为特征来预测缺失部分数据df = fill_model_data fill_target = df.iloc[:,i] # 标签列fill_feature = df.iloc[:,df.columns != i] # 特征列fill_feature = SimpleImputer(missing_values = np.nan,strategy="constant",fill_value=0).fit_transform(fill_feature) # 将特征列中的缺失值用0进行填充# 划分测试集和训练集 Ytrain = fill_target[fill_target.notnull()]Ytest = fill_target[fill_target.isnull()]Xtrain = fill_feature[Ytrain.index,:]Xtest = fill_feature[Ytest.index,:]# 用随机森林回归来填补缺失值rfc = RandomForestRegressor()rfc = rfc.fit(Xtrain,Ytrain)predict_value = rfc.predict(Xtest)# 将预测值替换到缺失值中fill_model_data.loc[fill_model_data.iloc[:,i].isnull(),i] = predict_value
1.3 真值转换
在某些情况下,我们可能无法得知缺失值的分布规律,并且无法对于缺失值采用上述任何一种补全方法做处理;或者我们认为缺失也是一种规律,不应该轻易对缺失值随意处理,那我们就要使用真值转换进行缺失值的填充。
该方法的根本观点是:我们承认缺失值得存在,并且把数据缺失也作为数据分布规律的一部分,将变量的实际值和缺失值都作为输入维度参与后续数据处理和模型计算中。但是缺失值无法参与模型计算,会报错。因此需要对缺失值进行真值转换
以用户性别为例,很多数据集都无法对会员的性别进行补足,但又舍不得将其丢弃。那么我们选择将其中的值,包括男、女、未知从一个变量的多种结果转换为多个变量的一种结果。
- 转换前:
- 特征:性别 值域:(男 女 未知)
- 转换后:
- 特征1:性别男 值域(1或0)
- 特征2:性别女 值域(1或0)
- 特征1:性别未知 值域(1或0)
然后将这三列新字段替换原来的一个字段参与模型计算。
1.4 不处理
在数据预处理阶段,对于具有缺失值得数据记录不做任何处理,也是一种思路。这种思路主要看后期的数据分析和建模应用。很多模型对于缺失值具有容忍度或者灵活的处理方法,因此在预处理阶段可以不做处理。
常见的能够自动处理缺失值的模型包括:
- KNN:缺失值不参与距离计算
- 决策树和随机森林:将缺失值作为分布的一种状态,并参与到建模流程
- DBSCAN:不基于距离做计算,一次基于值得距离做计算本身的影响就消除了
- …
1.5 特征选择
在数据建模前的数据规约阶段,有一种规约的思路是降维,降维中有一种直接选择特征的方法。假如我们通过一定方法确定带有缺失值的字段对于模型的影响非常小,那我们根本就不需要对缺失值进行处理,无论特征中缺失值比例有多少。因此,后期建模时的字段或特征的重要性判断也是决定是否处理缺失值的重要参考因素之一。
以泰坦尼克号生存预测举例,对于生还来说,姓名,票号等特征几乎无法影响生还概率的。不可能因为姓名稀少,票号流畅等就增加生还概率。所以这种特征无论是否包含缺失值,对后续建模几乎没有影响,可以直接舍弃。
2、异常值
异常数据是数据分布的常态,处于特定分布区域或范围之外的数据通常会被定义为异常或者‘噪音’。产生噪音的原因很多,例如数据抓取问题,业务操作问题等。在对异常数据进行处理前,需辨别出哪些数据是真正的异常。所以,从数据异常的状态看分为两种:
- 一种是假异常:这些异常是由于业务原因产生的,是正常反应业务状态,而不是数据本身的异常规律
- 一种是真异常:这些异常并不是由于特性的业务动作引起的,而是客观地反应了数据本身分布异常的分布个案
2.1 异常值处理
2.2 保留异常数据的情况
大多数数据挖掘工作中,异常值都会在数据的预处理过程中被认为是噪音而剔除,以避免其对总体数据评估和分析挖掘的影响。但在一下集中情况下,我们无需对异常值做抛弃处理。
2.2.1 异常值正常反映了业务运营结果
例如:某商品正常日销量为1000个左右。由于昨天举行促销活动导致日销量巨增,出售10000个,但是由于前一天出售过多,后端库存备货不足,导致今天销量仅有100台。在这种情况下,数据都是合理且真实的,真实反映了业务运营的结果,所以不能直接抛弃。
2.2.2 异常检测模型
异常检测模型是针对整体样本中的异常数据进行分析和挖掘,以便找到其中的异常个案和规律,这种数据应用围绕异常数据展开,因此异常值不能做抛弃处理。
2.2.3 包容异常值的数据建模
如果数据算法和模型对异常值的包容很好,那么即使不处理异常也不会对模型造成影响。例如在决策树中,异常值本身就可以作为一种分裂节点。
3、重复值
数据中的重复值包括以下两种情况:
- 数据值完全相同的多条数据记录。这是最常见的数据重复情况
- 数据主体相同,但匹配到的唯一属性值不同。这种情况多见于数据仓库中的变化维度表。
3.1 直接去重
去重是重复值处理的主要方法,主要目的是保留能显示特征的唯一数据记录。
3.2 保留重复值的情况
3.2.1 重复值用于分析演变规律
例如,某辆汽车在过去的一段时间为畅销品,而在最近的一段时间,为滞销品。那么同样一辆车,在不同的时间维度分属于不同的标签。这时,我们就需要根据实际情况来判断是否去重。
- 如果两条数据需要做整个,那么就需要一个整合字段来合并这两条记录,合成一个新标签;
- 如果需要同时保留这两条数据,那么此时就需要根据需求确定处理规则。
3.2.2 重复值用于样本不均衡处理
在开展分类数据建模工作时,样本不均衡时影响分类模型效果的关键因素之一。解决分类方法的一种方法就是对少数样本类别做简单过采样。通过随机过采样,采取简单复制样本的策略来增加少数类样本。这时,数据集中会产生多条相同记录的数据,我们就不能对重复值进行去重操作。
以信用卡模型为例,不能偿还信用卡的人终究是少数。而我们的目标正是这些不能偿还信用卡的人的特征。这时我们就需要对这部分数据进行过采样处理。
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原标题:「发现」铁皮石斛仙草之神奇功效用于医用面膜丽彦妆铁皮石斛医用面膜|石斛多糖无菌修护补水贴19大优势: 1、铁皮石斛:自唐宋以来,一直被列为皇室贡品,铁皮石斛生于海拔1600米的悬崖峭壁之上,繁殖力差,产量极低,所以古代仅供皇室、贵族享用 2、铁皮石斛自古民间…...
2024/5/4 23:55:16 - 丽彦妆\医用面膜\冷敷贴轻奢医学护肤引导者
原标题:丽彦妆\医用面膜\冷敷贴轻奢医学护肤引导者【公司简介】 广州华彬企业隶属香港华彬集团有限公司,专注美业21年,其旗下品牌: 「圣茵美」私密荷尔蒙抗衰,产后修复 「圣仪轩」私密荷尔蒙抗衰,产后修复 「花茵莳」私密荷尔蒙抗衰,产后修复 「丽彦妆」专注医学护…...
2024/5/4 23:54:58 - 广州械字号面膜生产厂家OEM/ODM4项须知!
原标题:广州械字号面膜生产厂家OEM/ODM4项须知!广州械字号面膜生产厂家OEM/ODM流程及注意事项解读: 械字号医用面膜,其实在我国并没有严格的定义,通常我们说的医美面膜指的应该是一种「医用敷料」,也就是说,医用面膜其实算作「医疗器械」的一种,又称「医用冷敷贴」。 …...
2024/5/6 21:42:42 - 械字号医用眼膜缓解用眼过度到底有无作用?
原标题:械字号医用眼膜缓解用眼过度到底有无作用?医用眼膜/械字号眼膜/医用冷敷眼贴 凝胶层为亲水高分子材料,含70%以上的水分。体表皮肤温度传导到本产品的凝胶层,热量被凝胶内水分子吸收,通过水分的蒸发带走大量的热量,可迅速地降低体表皮肤局部温度,减轻局部皮肤的灼…...
2024/5/4 23:54:56 - 配置失败还原请勿关闭计算机,电脑开机屏幕上面显示,配置失败还原更改 请勿关闭计算机 开不了机 这个问题怎么办...
解析如下:1、长按电脑电源键直至关机,然后再按一次电源健重启电脑,按F8健进入安全模式2、安全模式下进入Windows系统桌面后,按住“winR”打开运行窗口,输入“services.msc”打开服务设置3、在服务界面,选中…...
2022/11/19 21:17:18 - 错误使用 reshape要执行 RESHAPE,请勿更改元素数目。
%读入6幅图像(每一幅图像的大小是564*564) f1 imread(WashingtonDC_Band1_564.tif); subplot(3,2,1),imshow(f1); f2 imread(WashingtonDC_Band2_564.tif); subplot(3,2,2),imshow(f2); f3 imread(WashingtonDC_Band3_564.tif); subplot(3,2,3),imsho…...
2022/11/19 21:17:16 - 配置 已完成 请勿关闭计算机,win7系统关机提示“配置Windows Update已完成30%请勿关闭计算机...
win7系统关机提示“配置Windows Update已完成30%请勿关闭计算机”问题的解决方法在win7系统关机时如果有升级系统的或者其他需要会直接进入一个 等待界面,在等待界面中我们需要等待操作结束才能关机,虽然这比较麻烦,但是对系统进行配置和升级…...
2022/11/19 21:17:15 - 台式电脑显示配置100%请勿关闭计算机,“准备配置windows 请勿关闭计算机”的解决方法...
有不少用户在重装Win7系统或更新系统后会遇到“准备配置windows,请勿关闭计算机”的提示,要过很久才能进入系统,有的用户甚至几个小时也无法进入,下面就教大家这个问题的解决方法。第一种方法:我们首先在左下角的“开始…...
2022/11/19 21:17:14 - win7 正在配置 请勿关闭计算机,怎么办Win7开机显示正在配置Windows Update请勿关机...
置信有很多用户都跟小编一样遇到过这样的问题,电脑时发现开机屏幕显现“正在配置Windows Update,请勿关机”(如下图所示),而且还需求等大约5分钟才干进入系统。这是怎样回事呢?一切都是正常操作的,为什么开时机呈现“正…...
2022/11/19 21:17:13 - 准备配置windows 请勿关闭计算机 蓝屏,Win7开机总是出现提示“配置Windows请勿关机”...
Win7系统开机启动时总是出现“配置Windows请勿关机”的提示,没过几秒后电脑自动重启,每次开机都这样无法进入系统,此时碰到这种现象的用户就可以使用以下5种方法解决问题。方法一:开机按下F8,在出现的Windows高级启动选…...
2022/11/19 21:17:12 - 准备windows请勿关闭计算机要多久,windows10系统提示正在准备windows请勿关闭计算机怎么办...
有不少windows10系统用户反映说碰到这样一个情况,就是电脑提示正在准备windows请勿关闭计算机,碰到这样的问题该怎么解决呢,现在小编就给大家分享一下windows10系统提示正在准备windows请勿关闭计算机的具体第一种方法:1、2、依次…...
2022/11/19 21:17:11 - 配置 已完成 请勿关闭计算机,win7系统关机提示“配置Windows Update已完成30%请勿关闭计算机”的解决方法...
今天和大家分享一下win7系统重装了Win7旗舰版系统后,每次关机的时候桌面上都会显示一个“配置Windows Update的界面,提示请勿关闭计算机”,每次停留好几分钟才能正常关机,导致什么情况引起的呢?出现配置Windows Update…...
2022/11/19 21:17:10 - 电脑桌面一直是清理请关闭计算机,windows7一直卡在清理 请勿关闭计算机-win7清理请勿关机,win7配置更新35%不动...
只能是等着,别无他法。说是卡着如果你看硬盘灯应该在读写。如果从 Win 10 无法正常回滚,只能是考虑备份数据后重装系统了。解决来方案一:管理员运行cmd:net stop WuAuServcd %windir%ren SoftwareDistribution SDoldnet start WuA…...
2022/11/19 21:17:09 - 计算机配置更新不起,电脑提示“配置Windows Update请勿关闭计算机”怎么办?
原标题:电脑提示“配置Windows Update请勿关闭计算机”怎么办?win7系统中在开机与关闭的时候总是显示“配置windows update请勿关闭计算机”相信有不少朋友都曾遇到过一次两次还能忍但经常遇到就叫人感到心烦了遇到这种问题怎么办呢?一般的方…...
2022/11/19 21:17:08 - 计算机正在配置无法关机,关机提示 windows7 正在配置windows 请勿关闭计算机 ,然后等了一晚上也没有关掉。现在电脑无法正常关机...
关机提示 windows7 正在配置windows 请勿关闭计算机 ,然后等了一晚上也没有关掉。现在电脑无法正常关机以下文字资料是由(历史新知网www.lishixinzhi.com)小编为大家搜集整理后发布的内容,让我们赶快一起来看一下吧!关机提示 windows7 正在配…...
2022/11/19 21:17:05 - 钉钉提示请勿通过开发者调试模式_钉钉请勿通过开发者调试模式是真的吗好不好用...
钉钉请勿通过开发者调试模式是真的吗好不好用 更新时间:2020-04-20 22:24:19 浏览次数:729次 区域: 南阳 > 卧龙 列举网提醒您:为保障您的权益,请不要提前支付任何费用! 虚拟位置外设器!!轨迹模拟&虚拟位置外设神器 专业用于:钉钉,外勤365,红圈通,企业微信和…...
2022/11/19 21:17:05 - 配置失败还原请勿关闭计算机怎么办,win7系统出现“配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机”,长时间没反应,无法进入系统的解决方案...
前几天班里有位学生电脑(windows 7系统)出问题了,具体表现是开机时一直停留在“配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机”这个界面,长时间没反应,无法进入系统。这个问题原来帮其他同学也解决过,网上搜了不少资料&#x…...
2022/11/19 21:17:04 - 一个电脑无法关闭计算机你应该怎么办,电脑显示“清理请勿关闭计算机”怎么办?...
本文为你提供了3个有效解决电脑显示“清理请勿关闭计算机”问题的方法,并在最后教给你1种保护系统安全的好方法,一起来看看!电脑出现“清理请勿关闭计算机”在Windows 7(SP1)和Windows Server 2008 R2 SP1中,添加了1个新功能在“磁…...
2022/11/19 21:17:03 - 请勿关闭计算机还原更改要多久,电脑显示:配置windows更新失败,正在还原更改,请勿关闭计算机怎么办...
许多用户在长期不使用电脑的时候,开启电脑发现电脑显示:配置windows更新失败,正在还原更改,请勿关闭计算机。。.这要怎么办呢?下面小编就带着大家一起看看吧!如果能够正常进入系统,建议您暂时移…...
2022/11/19 21:17:02 - 还原更改请勿关闭计算机 要多久,配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机,电脑开机后一直显示以...
配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机,电脑开机后一直显示以以下文字资料是由(历史新知网www.lishixinzhi.com)小编为大家搜集整理后发布的内容,让我们赶快一起来看一下吧!配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机&#x…...
2022/11/19 21:17:01 - 电脑配置中请勿关闭计算机怎么办,准备配置windows请勿关闭计算机一直显示怎么办【图解】...
不知道大家有没有遇到过这样的一个问题,就是我们的win7系统在关机的时候,总是喜欢显示“准备配置windows,请勿关机”这样的一个页面,没有什么大碍,但是如果一直等着的话就要两个小时甚至更久都关不了机,非常…...
2022/11/19 21:17:00 - 正在准备配置请勿关闭计算机,正在准备配置windows请勿关闭计算机时间长了解决教程...
当电脑出现正在准备配置windows请勿关闭计算机时,一般是您正对windows进行升级,但是这个要是长时间没有反应,我们不能再傻等下去了。可能是电脑出了别的问题了,来看看教程的说法。正在准备配置windows请勿关闭计算机时间长了方法一…...
2022/11/19 21:16:59 - 配置失败还原请勿关闭计算机,配置Windows Update失败,还原更改请勿关闭计算机...
我们使用电脑的过程中有时会遇到这种情况,当我们打开电脑之后,发现一直停留在一个界面:“配置Windows Update失败,还原更改请勿关闭计算机”,等了许久还是无法进入系统。如果我们遇到此类问题应该如何解决呢࿰…...
2022/11/19 21:16:58 - 如何在iPhone上关闭“请勿打扰”
Apple’s “Do Not Disturb While Driving” is a potentially lifesaving iPhone feature, but it doesn’t always turn on automatically at the appropriate time. For example, you might be a passenger in a moving car, but your iPhone may think you’re the one dri…...
2022/11/19 21:16:57