117、Python机器学习：数据预处理与特征工程技巧

Python开发之机器学习准备：数据预处理与特征工程

机器学习是当前人工智能领域的热门方向之一。而作为机器学习的核心组成部分，数据预处理与特征工程对于模型的性能有着至关重要的影响。本文将带领大家了解数据预处理与特征工程的基本概念，以及它们在实际应用场景中的重要性。

数据预处理

数据预处理是机器学习中的第一步，它的主要目的是将原始数据转换成适合进行机器学习模型训练的形式。就像我们在做饭之前需要清洗和准备食材一样，数据预处理就是将原始数据进行清洗和整理，使其更加适合进行模型训练。

数据清洗

数据清洗是数据预处理中最为重要的一环。在进行模型训练之前，我们需要确保数据的质量。这就需要我们对数据进行清洗，去除噪声、处理缺失值、去除重复数据等。

应用场景

假设我们想要构建一个基于购物数据的推荐系统。在进行模型训练之前，我们需要对购物数据进行清洗。比如，我们需要将数据中的无效值、异常值去除，将缺失值进行填充，以及去除重复的数据等。

实用技巧

在进行数据清洗时，我们可以使用Python中的Pandas库。Pandas库提供了丰富的函数和方法，可以帮助我们快速地完成数据清洗的工作。比如，我们可以使用dropna()函数去除缺失值，使用unique()函数去除重复数据等。

数据转换

数据转换是指将数据转换成适合进行模型训练的形式。这包括将分类数据转换成数值数据，将数据进行标准化或归一化等。

应用场景

假设我们想要构建一个基于用户年龄的推荐系统。在进行模型训练之前，我们需要将用户年龄这个分类数据转换成数值数据。

实用技巧

在进行数据转换时，我们可以使用Python中的NumPy库。NumPy库提供了丰富的函数和