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wzjs 2025/7/23 3:43:22

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第2集：数据预处理——机器学习的第一步

在机器学习的旅程中，数据预处理是至关重要的第一步。它决定了模型训练的质量和最终性能。没有经过良好预处理的数据就像未经打磨的钻石，虽然可能蕴含价值，但难以展现其光彩。今天我们将深入探讨数据预处理的关键步骤，并通过实践部分展示如何对经典数据集 Titanic 进行清洗与转换。

在这里插入图片描述

图片源。¹

为什么数据清洗如此重要？

数据通常是“脏”的——包含噪声、缺失值、重复记录或格式不一致等问题。这些问题会直接影响模型的学习能力，甚至导致错误的结论。例如：

缺失值可能导致算法无法正常运行。
异常值可能误导模型，使其偏向错误的方向。
不一致的格式（如日期、单位）会让数据变得不可用。

图1：数据清洗前后对比
（图片描述：待数据清洗示意，包含缺失值、异常值和乱码；）

数据清洗的核心步骤

1. 缺失值处理

缺失值是数据集中最常见的问题之一。处理方法包括：

删除：如果缺失值比例较高，可以直接删除相关样本或特征。
填充：使用均值、中位数、众数或其他统计量进行填充。
插值法：对于时间序列数据，可以采用线性插值等方法。

示例代码（Python实现）：

import pandas as pd# 加载数据
data = pd.read_csv('titanic.csv')# 填充年龄列的缺失值（使用中位数）
data['Age'].fillna(data['Age'].median(), inplace=True)# 删除含有大量缺失值的列
data.dropna(axis=1, thresh=int(0.8 * len(data)), inplace=True)

2. 异常值检测与标准化

异常值是指那些偏离正常范围的极端值。它们可能是录入错误，也可能是真实但罕见的情况。常用方法包括：

箱线图：可视化识别异常值。
Z-Score：计算每个数据点的标准分数，剔除超出一定阈值的值。

标准化

为了确保不同特征具有相同的尺度，通常需要对数据进行标准化。常见方法有：

Min-Max Scaling：将数据缩放到 [0, 1] 区间。
Z-Score Standardization：将数据转换为均值为 0，标准差为 1 的分布。

示例代码（Python实现）：

from sklearn.preprocessing import StandardScaler# 标准化 Fare 列
scaler = StandardScaler()
data['Fare'] = scaler.fit_transform(data[['Fare']])

图2：箱线图显示异常值
（图片描述：箱线图常用于发现和标记异常值。）

3. 特征编码

许多机器学习算法只能处理数值型数据，因此需要将类别型特征转化为数值形式。两种常用方法如下：

One-Hot Encoding

适用于无序分类变量，例如性别（男/女）。每种类别都会生成一个新的二进制特征。

Label Encoding

适用于有序分类变量，例如教育水平（小学 < 初中 < 高中）。直接将类别映射为整数。

示例代码（Python实现）：

from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder, LabelEncoder# 对 Sex 列进行 One-Hot Encoding
encoder = OneHotEncoder(sparse=False)
sex_encoded = encoder.fit_transform(data[['Sex']])
data = pd.concat([data, pd.DataFrame(sex_encoded, columns=['Male', 'Female'])], axis=1)# 对 Embarked 列进行 Label Encoding
label_encoder = LabelEncoder()
data['Embarked'] = label_encoder.fit_transform(data['Embarked'])

4. 数据分割

为了评估模型的泛化能力，我们需要将数据分为训练集和测试集。一般推荐的比例是 80% 训练集 + 20% 测试集。

示例代码（Python实现）：

from sklearn.model_selection import train_test_split# 分割数据集
X = data.drop('Survived', axis=1)  # 特征
y = data['Survived']               # 标签
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

实践部分：Titanic 数据集的预处理

我们以著名的 Titanic 数据集为例，演示完整的预处理流程。

数据集简介

Titanic 数据集包含了泰坦尼克号乘客的信息，目标是预测某位乘客是否幸存。主要特征包括：

Pclass：船票等级
Sex：性别
Age：年龄
SibSp：兄弟姐妹/配偶数量
Parch：父母/子女数量
Fare：票价
Embarked：登船港口

完整代码

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler, OneHotEncoder, LabelEncoder# 加载数据
url = "https://raw.githubusercontent.com/datasciencedojo/datasets/master/titanic.csv"
data = pd.read_csv(url)# 处理缺失值
data['Age'].fillna(data['Age'].median(), inplace=True)
data['Embarked'].fillna(data['Embarked'].mode()[0], inplace=True)# 删除无关列
data.drop(['Name', 'Ticket', 'Cabin'], axis=1, inplace=True)# 特征编码
encoder = OneHotEncoder(sparse=False)
sex_encoded = encoder.fit_transform(data[['Sex']])
embarked_encoded = encoder.fit_transform(data[['Embarked']])
data = pd.concat([data,pd.DataFrame(sex_encoded, columns=['Male', 'Female']),pd.DataFrame(embarked_encoded, columns=['Embarked_C', 'Embarked_Q', 'Embarked_S'])
], axis=1)
data.drop(['Sex', 'Embarked'], axis=1, inplace=True)# 标准化 Fare 列
scaler = StandardScaler()
data['Fare'] = scaler.fit_transform(data[['Fare']])# 分割数据集
X = data.drop('Survived', axis=1)
y = data['Survived']
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)print("数据预处理完成！")

数据可视化清洗结果

在数据清洗和预处理完成后，可视化是展示清洗结果的重要手段。通过可视化，我们可以直观地了解数据分布、缺失值处理效果以及特征编码后的变化。以下是一些常见的可视化方法及其代码示例：

1. 缺失值处理前后的对比