So führen Sie Datenvorverarbeitung und Feature-Engineering in Python durch

Wie man Datenvorverarbeitung und Feature-Engineering in Python durchführt

Datenvorverarbeitung und Feature-Engineering sind ein sehr wichtiger Teil des Bereichs Data Science. Unter Datenvorverarbeitung versteht man die Bereinigung, Transformation und Organisation von Rohdaten für die weitere Analyse und Modellierung. Unter Feature Engineering versteht man das Extrahieren nützlicher Features aus Rohdaten, um Algorithmen für maschinelles Lernen dabei zu helfen, die Daten besser zu verstehen und die Modellleistung zu verbessern. In diesem Artikel werden gängige Techniken und zugehörige Codebeispiele für die Datenvorverarbeitung und das Feature-Engineering in Python vorgestellt.

1. Laden von Daten

Zuerst müssen wir die Daten in die Python-Umgebung laden. Zu den gängigen Datenformaten gehören CSV, Excel, SQL-Datenbank usw. Das Folgende ist eine häufig verwendete Methode zum Laden von Daten im CSV-Format mithilfe der Pandas-Bibliothek:

import pandas as pd

# 读取CSV文件
data = pd.read_csv('data.csv')

2. Datenbereinigung

Bei der Datenvorverarbeitung ist die Datenbereinigung eine wichtige Aufgabe. Das Hauptziel der Datenbereinigung besteht darin, Probleme wie fehlende Werte, Ausreißer und doppelte Werte zu beheben. Hier sind einige häufig verwendete Datenbereinigungsmethoden und entsprechende Codebeispiele:

• Umgang mit fehlenden Werten

# 检查缺失值
data.isnull().sum()

# 填充缺失值
data['column_name'].fillna(data['column_name'].mean(), inplace=True)

• Umgang mit Ausreißern

# 检查异常值
data['column_name'].describe()

# 替换异常值
data['column_name'].replace({-999: np.nan}, inplace=True)

• Umgang mit doppelten Werten

# 删除重复值
data.drop_duplicates(inplace=True)

3. Feature-Auswahl

Im Feature-Engineering haben wir brauchen um die Merkmale auszuwählen, die den größten Einfluss auf die Zielvariable haben. Dies trägt dazu bei, die Genauigkeit und Effizienz des Modells zu verbessern. Im Folgenden sind einige häufig verwendete Methoden zur Merkmalsauswahl und entsprechende Codebeispiele aufgeführt:

• Varianzauswahl

from sklearn.feature_selection import VarianceThreshold

# 设置方差阈值
selector = VarianceThreshold(threshold=0.1)

# 进行特征选择
selected_features = selector.fit_transform(data)

• Korrelationsauswahl

# 计算特征之间的相关系数
correlation_matrix = data.corr()

# 筛选相关性较高的特征
highly_correlated_features = correlation_matrix[correlation_matrix > 0.8].dropna(axis=0).index
selected_features = data[highly_correlated_features]

4. Feature-Extraktion

Bei der Feature-Extraktion werden neue Features aus den Originaldaten an die Hilfsmaschine extrahiert Lernalgorithmen verstehen Daten besser. Im Folgenden sind einige häufig verwendete Methoden zur Feature-Extraktion und entsprechende Codebeispiele aufgeführt:

• Text-Feature-Extraktion

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer

# 实例化文本特征提取器
text_vectorizer = CountVectorizer()

# 提取文本特征
text_features = text_vectorizer.fit_transform(data['text_column'])

• Bild-Feature-Extraktion

import cv2

# 读取图像
image = cv2.imread('image.jpg')

# 提取图像特征
image_features = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

• Zeitreihen-Feature-Extraktion

# 转换时间格式
data['timestamp'] = pd.to_datetime(data['timestamp'])

# 提取时间序列特征
data['year'] = data['timestamp'].dt.year
data['month'] = data['timestamp'].dt.month

Durch die oben genannten Datenvorverarbeitungs- und Feature-Engineering-Schritte können wir Rohdaten in eine Form umwandeln, die maschinelle Lernalgorithmen verstehen und verarbeiten können. Diese Schritte spielen eine entscheidende Rolle beim Aufbau leistungsstarker Modelle für maschinelles Lernen. Ich hoffe, dass der Inhalt dieses Artikels für Ihr Studium und Ihre Praxis hilfreich sein wird.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSo führen Sie Datenvorverarbeitung und Feature-Engineering in Python durch. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!