預(yù)測(cè)模型數(shù)據(jù)處理方法分解課件

預(yù)測(cè)模型數(shù)據(jù)處理方法分解課件Contents目錄預(yù)測(cè)模型數(shù)據(jù)處理概述數(shù)據(jù)清洗數(shù)據(jù)探索數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)歸一化數(shù)據(jù)降維預(yù)測(cè)模型數(shù)據(jù)處理概述0103數(shù)據(jù)處理有助于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)內(nèi)在規(guī)律通過數(shù)據(jù)探索和分析，能夠發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)和趨勢(shì)，為模型預(yù)測(cè)提供依據(jù)。01數(shù)據(jù)質(zhì)量影響模型精度準(zhǔn)確、完整、一致的數(shù)據(jù)能夠提高模型的預(yù)測(cè)精度和可靠性。02數(shù)據(jù)處理是模型構(gòu)建的基礎(chǔ)對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、轉(zhuǎn)換和整合，為后續(xù)建模提供必要的數(shù)據(jù)準(zhǔn)備。數(shù)據(jù)處理的重要性數(shù)據(jù)收集從各種來源收集相關(guān)數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)的全面性和準(zhǔn)確性。數(shù)據(jù)清洗去除重復(fù)、缺失和不準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)，保證數(shù)據(jù)質(zhì)量。數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成適合建模的格式和類型，如數(shù)值型、類別型等。數(shù)據(jù)整合將多個(gè)來源的數(shù)據(jù)進(jìn)行整合，形成完整的分析數(shù)據(jù)集。數(shù)據(jù)探索對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行初步分析，了解數(shù)據(jù)的分布、異常值等情況。數(shù)據(jù)預(yù)處理根據(jù)建模需求，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行必要的預(yù)處理操作，如歸一化、標(biāo)準(zhǔn)化等。數(shù)據(jù)處理的流程數(shù)據(jù)處理的基本原則確保數(shù)據(jù)集中的所有必要字段都包含必要的信息。確保數(shù)據(jù)在時(shí)間序列上和不同數(shù)據(jù)集之間保持一致性。盡可能減少數(shù)據(jù)中的錯(cuò)誤和不準(zhǔn)確之處。數(shù)據(jù)處理過程和結(jié)果應(yīng)易于理解和解釋，有助于后續(xù)分析和建模。完整性一致性準(zhǔn)確性可解釋性數(shù)據(jù)清洗02處理方式：使用平均值、中位數(shù)或眾數(shù)填充使用插值算法預(yù)測(cè)缺失值根據(jù)業(yè)務(wù)邏輯或先驗(yàn)知識(shí)進(jìn)行填充01020304數(shù)據(jù)缺失處理處理方式：使用業(yè)務(wù)邏輯判斷異常值，如價(jià)格突然大幅度波動(dòng)基于統(tǒng)計(jì)方法識(shí)別異常值，如Z分?jǐn)?shù)、IQR等將異常值替換為特定值或刪除異常值處理重復(fù)值處理處理方式：部分重復(fù)的數(shù)據(jù)行，保留一條，其他刪除或合并完全重復(fù)的數(shù)據(jù)行直接刪除使用特定的算法或函數(shù)去重，如pandas的duplicated()函數(shù)數(shù)據(jù)探索03了解數(shù)據(jù)的基本特征通過直方圖、箱線圖等統(tǒng)計(jì)圖形，分析數(shù)據(jù)的分布情況，如正態(tài)分布、離散分布等，以便了解數(shù)據(jù)的基本特征和規(guī)律。數(shù)據(jù)分布分析發(fā)現(xiàn)變量之間的關(guān)系通過計(jì)算相關(guān)系數(shù)、繪制散點(diǎn)圖等方式，分析變量之間的相關(guān)性，發(fā)現(xiàn)變量之間的關(guān)系，為后續(xù)的數(shù)據(jù)處理和模型構(gòu)建提供依據(jù)。數(shù)據(jù)相關(guān)性分析直觀展示數(shù)據(jù)利用圖表、圖像等可視化手段，將數(shù)據(jù)以直觀的方式呈現(xiàn)出來，幫助我們更好地理解數(shù)據(jù)的分布和特征，同時(shí)也可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的異常值和離群點(diǎn)。數(shù)據(jù)可視化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換04從原始數(shù)據(jù)中選取與目標(biāo)變量最相關(guān)的特征，去除無關(guān)或冗余特征。特征選擇特征構(gòu)造特征轉(zhuǎn)換通過組合現(xiàn)有特征生成新的特征，以提供更多信息供模型學(xué)習(xí)。將連續(xù)特征轉(zhuǎn)換為離散特征或反之，或?qū)㈩悇e特征轉(zhuǎn)換為數(shù)值特征或反之。030201特征工程

特征選擇基于統(tǒng)計(jì)的方法使用卡方檢驗(yàn)、信息增益等統(tǒng)計(jì)方法評(píng)估每個(gè)特征與目標(biāo)變量的相關(guān)性?；谀Ｐ偷姆椒ㄍㄟ^訓(xùn)練模型來選擇最重要的特征，如使用決策樹、隨機(jī)森林等模型進(jìn)行特征選擇?；谙嚓P(guān)性或冗余的方法通過計(jì)算特征間的相關(guān)性或冗余度來選擇最重要的特征。獨(dú)熱編碼標(biāo)簽編碼數(shù)值編碼文本編碼特征編碼01020304將類別特征轉(zhuǎn)換為二進(jìn)制形式，每個(gè)類別對(duì)應(yīng)一個(gè)二進(jìn)制位。將類別特征轉(zhuǎn)換為整數(shù)形式，每個(gè)整數(shù)對(duì)應(yīng)一個(gè)類別標(biāo)簽。將連續(xù)特征直接作為數(shù)值進(jìn)行處理。將文本特征轉(zhuǎn)換為數(shù)值形式，如使用TF-IDF、word2vec等算法將文本轉(zhuǎn)換為向量表示。數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化05通過將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為均值為0，標(biāo)準(zhǔn)差為1的形式，消除數(shù)據(jù)的規(guī)模和量綱影響。Z-score標(biāo)準(zhǔn)化方法將每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)減去均值，再除以標(biāo)準(zhǔn)差，得到的結(jié)果是一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)值，其均值為0，標(biāo)準(zhǔn)差為1。這種方法能夠消除數(shù)據(jù)間的規(guī)模和量綱差異，使得不同特征的數(shù)值具有可比性。Z-score標(biāo)準(zhǔn)化將原始數(shù)據(jù)縮放到指定的最小值和最大值之間，通常用于數(shù)據(jù)歸一化。Min-Max標(biāo)準(zhǔn)化方法將每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)減去最小值，再除以最大值與最小值之差，得到的結(jié)果是一個(gè)歸一化的數(shù)值，其范圍在0到1之間。這種方法能夠?qū)?shù)據(jù)轉(zhuǎn)換到統(tǒng)一尺度，方便處理和分析。Min-Max標(biāo)準(zhǔn)化VS通過將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為單位向量，保持?jǐn)?shù)據(jù)的方向不變。L1/L2規(guī)范化方法將每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)除以其范數(shù)的L1或L2，得到的結(jié)果是一個(gè)單位向量。L1規(guī)范化也稱為L(zhǎng)asso回歸，它能夠產(chǎn)生稀疏系數(shù)，使得某些特征的系數(shù)為零。L2規(guī)范化也稱為Ridge回歸，它能夠防止過擬合并提高模型的泛化能力。L1/L2規(guī)范化數(shù)據(jù)歸一化06將數(shù)據(jù)縮放到指定的最小值和最大值之間，通常是0-1之間。最大最小歸一化是一種常用的數(shù)據(jù)預(yù)處理方法，通過將原始數(shù)據(jù)縮放到0-1之間，消除不同特征量綱對(duì)模型的影響。計(jì)算公式為：$normalized_value=frac{original_value-min_value}{max_value-min_value}$。最大最小歸一化區(qū)間歸一化將數(shù)據(jù)映射到任意指定的區(qū)間，通常是0-1之間。區(qū)間歸一化方法允許用戶自定義數(shù)據(jù)歸一化的區(qū)間，可以將數(shù)據(jù)縮放到任意指定的區(qū)間，計(jì)算公式為：$normalized_value=frac{original_value-min_value}{user_defined_range}$。將數(shù)據(jù)的對(duì)數(shù)轉(zhuǎn)換到指定的最小值和最大值之間。對(duì)數(shù)歸一化方法適用于處理正比例增長(zhǎng)的數(shù)據(jù)，通過取對(duì)數(shù)將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換到等比例的尺度上，然后再進(jìn)行縮放。計(jì)算公式為：$normalized_value=frac{log(original_value)-min_log_value}{max_log_value-min_log_value}$。對(duì)數(shù)歸一化數(shù)據(jù)降維070102主成分分析（PCA）通過正交變換將高維數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為低維數(shù)據(jù)，同時(shí)保留數(shù)據(jù)中的最大方差方向。PCA常用于數(shù)據(jù)壓縮和可視化。一種常用的線性降維方法t-SNE非線性降維方法t-SNE使用非