深入Sklearn预处理技术:数据清洗与标准化实战

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实时计算 Flink 版,5000CU*H 3个月
检索分析服务 Elasticsearch 版,2核4GB开发者规格 1个月
智能开放搜索 OpenSearch行业算法版,1GB 20LCU 1个月
简介: 【7月更文第22天】在机器学习项目中,数据预处理是至关重要的一步,它直接影响到模型的性能和准确性。Scikit-learn(简称sklearn)作为Python中最受欢迎的机器学习库之一,提供了丰富的数据预处理工具。本文将深入探讨sklearn中的数据清洗与标准化技术,并通过实战代码示例展示如何应用这些技术提升模型效果。

在机器学习项目中,数据预处理是至关重要的一步,它直接影响到模型的性能和准确性。Scikit-learn(简称sklearn)作为Python中最受欢迎的机器学习库之一,提供了丰富的数据预处理工具。本文将深入探讨sklearn中的数据清洗与标准化技术,并通过实战代码示例展示如何应用这些技术提升模型效果。

1. 数据清洗:去除杂质,保留精华

数据清洗涉及识别并纠正数据集中的错误、不完整、不准确或无关的部分。sklearn提供了多种工具来帮助我们完成这项任务。

缺失值处理

from sklearn.impute import SimpleImputer

# 假设df是我们的DataFrame,'Age'列包含缺失值
imputer = SimpleImputer(strategy='mean') # 使用均值填充
df['Age'] = imputer.fit_transform(df[['Age']])

异常值处理

对于异常值,可以通过统计方法识别,如Z-score或IQR方法。虽然sklearn没有直接提供异常值处理函数,但可以利用其统计模块间接实现。

from scipy import stats

# 假设df['Age']是我们需要处理的列
z_scores = stats.zscore(df['Age'])
abs_z_scores = np.abs(z_scores)
filtered_entries = (abs_z_scores < 3).all(axis=1)
df = df[filtered_entries]

2. 数据标准化:为模型铺平道路

数据标准化是将特征缩放到同一尺度上的过程,这对于许多机器学习算法(尤其是基于距离的算法)至关重要。

最小最大缩放

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

scaler = MinMaxScaler()
df_scaled = scaler.fit_transform(df[['Age', 'Income', 'Education']])

标准化(Z-score标准化)

标准化将特征转换为具有平均值0和标准差1的数据分布。

from sklearn.preprocessing import StandardScaler

scaler = StandardScaler()
df_standardized = scaler.fit_transform(df[['Age', 'Income']])

RobustScaler:对异常值不敏感

对于含有大量异常值的数据,使用RobustScaler是一个好选择,因为它基于中位数和四分位距进行缩放。

from sklearn.preprocessing import RobustScaler

scaler = RobustScaler()
df_robust_scaled = scaler.fit_transform(df[['Age', 'Income']])

实战案例:信用评分预测

假设我们正在构建一个信用评分预测模型,首先我们需要加载数据并进行预处理。

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 加载数据
credit_data = pd.read_csv('credit_data.csv')

# 数据清洗
imputer = SimpleImputer(strategy='median')
credit_data[['Age', 'Annual_Income', 'Years_in_job']] = imputer.fit_transform(credit_data[['Age', 'Annual_Income', 'Years_in_job']])

# 异常值处理(这里简化处理,实际应更细致分析)
credit_data = credit_data[(credit_data['Annual_Income'] > credit_data['Annual_Income'].quantile(0.01)) & 
                          (credit_data['Annual_Income'] < credit_data['Annual_Income'].quantile(0.99))]

# 特征选择
features = ['Age', 'Annual_Income', 'Years_in_job']
X = credit_data[features]
y = credit_data['Credit_Rating']

# 数据标准化
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_scaled, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 训练模型
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# 预测并评估
predictions = model.predict(X_test)
print("Accuracy:", accuracy_score(y_test, predictions))

通过上述实战案例,我们不仅展示了如何使用sklearn进行数据清洗与标准化,还强调了这些步骤对于提高模型预测能力的重要性。正确的数据预处理能够显著提升模型的性能,因此在任何机器学习项目中都是不可或缺的一环。

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