机器学习(二) -- 数据预处理

系列文章目录

未完待续......


目录

系列文章目录

前言

一、数值分析简介

二、内容


前言

tips:这里只是总结,不是教程哈。

此处以下所有内容均为暂定,因为我还没找到一个好的,让小白(我自己)也能容易理解(更系统、嗯应该是宏观)的讲解顺序与方式。

第一文主要简述了一下机器学习大致有哪些东西(当然远远不止这些),对大体框架有了一定了解。接着我们根据机器学习的流程一步步来学习吧,掐掉其他不太用得上我们的步骤,精练起来就4步(数据预处理,特征工程,训练模型,模型评估),其中训练模型则是我们的重头戏,基本上所有算法也都是这一步,so,这个最后写,先把其他三个讲了,然后,在结合这三步来进行算法的学习,兴许会好点(个人拙见)。


一、概述

还是先拿出咱们的老朋友,机器学习的流程图。

咱们这主要将数据预处理,而要进行机器学习首先需要数据,然后才能对数据进行预处理。

实际一点讲:数据清理、数据集成、数据变换、数据规约都是数据预处理的主要步骤,但是这四个没有严格意义上的先后顺序,在实际应用时并非全部会被使用(可能一个也不用,比如后面我们直接调用官方的iris包,但在实际自己获得的数据集中就会有各种各样的问题,视情况而定)

二、数据获取

获取数据途径多种多样,(括号内为废话:按理来讲,当今世界数据就是财富,一般而言别人的数据是不可能透露给你的,如果你和我一样还是个学生,可能可以从老师那里拿到数据),我们学习一般使用的是公开的数据集,如下为sklearn数据集

(iris为例)

python 复制代码
from sklearn.datasets import load_iris
data = load_iris()

这样就获取到一个数据集了,但是我们还不知道这个数据集的其他性质,所以

python 复制代码
print(data.DESCR)    # 

三、【数据清洗】

四、【数据集成】

获取数据途径多种多样

五、【数据变换】

获取数据途径多种多样

六、【数据归约】

获取数据途径多种多样

七、数据拆分

数据拆分:机器学习的数据集划分一般分为两个部分:

训练数据:用于训练,构建模型。一般占70%-80%(数据量越大,取得比例最好越大)

测试数据:用于模型评估,检验模型是否有效。一般占20%-30%

1、近似值

该处使用的url网络请求的数据。

2、内容

该处使用的url网络请求的数据。

3、思维方式

该处使用的url网络请求的数据。

4、根本课题

该处使用的url网络请求的数据。

1.1、嗡嗡嗡

嗡嗡嗡

1.2、十五万

嗡嗡嗡

相关推荐
一 铭32 分钟前
AI领域新趋势:从提示(Prompt)工程到上下文(Context)工程
人工智能·语言模型·大模型·llm·prompt
麻雀无能为力4 小时前
CAU数据挖掘实验 表分析数据插件
人工智能·数据挖掘·中国农业大学
时序之心4 小时前
时空数据挖掘五大革新方向详解篇!
人工智能·数据挖掘·论文·时间序列
.30-06Springfield5 小时前
人工智能概念之七:集成学习思想(Bagging、Boosting、Stacking)
人工智能·算法·机器学习·集成学习
说私域6 小时前
基于开源AI智能名片链动2+1模式S2B2C商城小程序的超级文化符号构建路径研究
人工智能·小程序·开源
永洪科技6 小时前
永洪科技荣获商业智能品牌影响力奖,全力打造”AI+决策”引擎
大数据·人工智能·科技·数据分析·数据可视化·bi
shangyingying_16 小时前
关于小波降噪、小波增强、小波去雾的原理区分
人工智能·深度学习·计算机视觉
书玮嘎7 小时前
【WIP】【VLA&VLM——InternVL系列】
人工智能·深度学习
猫头虎7 小时前
猫头虎 AI工具分享:一个网页抓取、结构化数据提取、网页爬取、浏览器自动化操作工具:Hyperbrowser MCP
运维·人工智能·gpt·开源·自动化·文心一言·ai编程
要努力啊啊啊7 小时前
YOLOv2 正负样本分配机制详解
人工智能·深度学习·yolo·计算机视觉·目标跟踪