數據的預處理

通過特征提取，我們能得到未經處理的特征，這時的特征可能有以下問題：

不屬于同一量綱： 即特征的規格不一樣，不能夠放在一起比較。無量綱化可以解決這一問題。

信息冗余： 對于某些定量特征，其包含的有效信息為區間劃分，例如學習成績，假若只關心“及格”或不“及格”，那么需要將定量的考分，轉換成“1”和“0”表示及格和未及格。二值化可以解決這一問題。

定性特征不能直接使用： 某些機器學習算法和模型只能接受定量特征的輸入，那么需要將定性特征轉換為定量特征。最簡單的方式是為每一種定性值指定一個定量值，但是這種方式過于靈活，增加了調參的工作。通常使用啞編碼的方式將定性特征轉換為定量特征：假設有N種定性值，則將這一個特征擴展為N種特征，當原始特征值為第i種定性值時，第i個擴展特征賦值為1，其他擴展特征賦值為0。啞編碼的方式相比直接指定的方式，不用增加調參的工作，對于線性模型來說，使用啞編碼后的特征可達到非線性的效果。

存在缺失值： 缺失值需要補充。

信息利用率低： 不同的機器學習算法和模型對數據中信息的利用是不同的，之前提到在線性模型中，使用對定性特征啞編碼可以達到非線性的效果。類似地，對定量變量多項式化，或者進行其他的轉換，都能達到非線性的效果。

我們 使用sklearn中的preproccessing庫 來進行數據預處理，可以覆蓋以上問題的解決方案。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的数据预处理的概念的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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