Python에서 데이터 전처리 및 기능 엔지니어링을 수행하는 방법

Python에서 데이터 전처리 및 기능 엔지니어링을 수행하는 방법

데이터 전처리 및 기능 엔지니어링은 데이터 과학 분야에서 매우 중요한 부분입니다. 데이터 전처리는 추가 분석 및 모델링을 위해 원시 데이터를 정리, 변환 및 구성하는 것을 의미합니다. 기능 엔지니어링은 기계 학습 알고리즘이 데이터를 더 잘 이해하고 모델 성능을 향상시키는 데 도움이 되도록 원시 데이터에서 유용한 기능을 추출하는 것을 의미합니다. 이 문서에서는 Python의 데이터 전처리 및 기능 엔지니어링을 위한 일반적인 기술과 관련 코드 예제를 소개합니다.

1. 데이터 로드

먼저 Python 환경에 데이터를 로드해야 합니다. 일반적인 데이터 형식에는 CSV, Excel, SQL 데이터베이스 등이 포함됩니다. 다음은 pandas 라이브러리를 사용하여 CSV 형식의 데이터를 로드하는 데 일반적으로 사용되는 방법입니다.

import pandas as pd

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

2. Data Cleaning

데이터 전처리에서 데이터 정리는 중요한 작업입니다. 데이터 정리의 주요 목표는 누락된 값, 이상값, 중복된 값과 같은 문제를 처리하는 것입니다. 다음은 일반적으로 사용되는 데이터 정리 방법 및 해당 코드 예입니다.

• 결측값 처리

# 检查缺失值
data.isnull().sum()

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

• 이상치 처리

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

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

• 중복 값 처리

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

3. 기능 선택

기능 엔지니어링에는 다음이 필요합니다. 목표 변수에 가장 큰 영향을 미치는 특징을 선택합니다. 이는 모델의 정확성과 효율성을 향상시키는 데 도움이 됩니다. 다음은 일반적으로 사용되는 특징 선택 방법과 해당 코드 예입니다.

• 변형 선택

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)

• 상관 선택

# 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. 특징 추출

특징 추출은 원본 데이터에서 새로운 특징을 도움말 머신으로 추출하는 것입니다. 학습 알고리즘은 데이터를 더 잘 이해합니다. 다음은 일반적으로 사용되는 특징 추출 방법과 해당 코드 예입니다.

• 텍스트 특징 추출

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'])

• 이미지 특징 추출

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)

• 시계열 특징 추출

# 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

위의 데이터 전처리 및 특징 엔지니어링 단계를 통해 , 원시 데이터를 기계 학습 알고리즘이 이해하고 처리할 수 있는 형식으로 변환할 수 있습니다. 이러한 단계는 고성능 기계 학습 모델을 구축하는 데 중요한 역할을 합니다. 이 글의 내용이 여러분의 공부와 실천에 도움이 되기를 바랍니다.

위 내용은 Python에서 데이터 전처리 및 기능 엔지니어링을 수행하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!