
大話機(jī)器學(xué)習(xí)之?dāng)?shù)據(jù)預(yù)處理與數(shù)據(jù)篩選
數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)這事,其實(shí)大部分時(shí)間不是在做算法,而是在弄數(shù)據(jù),畢竟算法往往是現(xiàn)成的,改變的余地很小。
數(shù)據(jù)預(yù)處理的目的就是把數(shù)據(jù)組織成一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的形式。
1.歸一化
歸一化通常采用兩種方法。
a.最簡單的歸一化,最大最小值映射法
P_New=(P-MI)/(MA-MI)
P是原始數(shù)據(jù),MI是這一屬性中的最小值,MA是這一屬性中的最大值。這樣處理之后,所有的值都會(huì)限定在0-1之間。
b.標(biāo)準(zhǔn)差標(biāo)準(zhǔn)化
P_New=(P-AVG(P))/SD(P)
其中AVG(P)為變量均值,SD(P)為標(biāo)準(zhǔn)差.
這個(gè)方法還有一個(gè)好處,就是當(dāng)你發(fā)現(xiàn)如此處理之后,有的數(shù)字很離奇,就可以認(rèn)為是異常值,直接剔除。
2、離散化
如果你的數(shù)值是連續(xù)的,有時(shí)候不是那么好處理,比如年齡。往往把數(shù)字離散成小孩,少年,青年等等更加有意義。
3、缺失值問題
這個(gè)首先要考慮缺失值的多少,如果過多,不如直接刪除屬性;如果在可接受范圍內(nèi),則利用平均值、最大值或者別的適合的方案來補(bǔ)充。
當(dāng)然還有一種方法,先用方法1對(duì)不缺失的記錄建模,然后用該方法預(yù)測缺失值;然后用方法2最終建模。當(dāng)然,這里存在許多問題,比如方法一的準(zhǔn)確度、方法1和方法2使用同一種方法的時(shí)候產(chǎn)生的信息冗余。
4、異常數(shù)據(jù)點(diǎn)
實(shí)際的數(shù)據(jù)集有很多是異常數(shù)據(jù),可能是由于錄入錯(cuò)誤或者采集中受到干擾等因素產(chǎn)生的錯(cuò)誤數(shù)據(jù)。通常剔除異常數(shù)據(jù)的方法最常用的有如下兩種。
尋找附近的點(diǎn),當(dāng)最近的點(diǎn)的距離大于某一個(gè)閾值的時(shí)候,就認(rèn)為是異常點(diǎn)。當(dāng)然也可以在限定距離內(nèi),包含的數(shù)據(jù)點(diǎn)少于某個(gè)數(shù)目的時(shí)候認(rèn)為是異常點(diǎn)。
前者是基于距離,后者是基于密度。當(dāng)然,還可以把兩者結(jié)合,指定距離的同時(shí)也指定數(shù)目,這叫做COF。
5、數(shù)據(jù)的篩選
我們?cè)陬A(yù)處理好數(shù)據(jù)之后,有時(shí)候數(shù)據(jù)的維度是很大的,出于經(jīng)濟(jì)性考慮,當(dāng)然,需要降維或者特征選擇。有時(shí)候降為和特征選擇也會(huì)增加準(zhǔn)確度。
降維通常使用PCA,主成分分析。直觀上,就是把幾個(gè)變量做線性組合,變成一個(gè)變量;特征選擇則比較簡單,就是選擇相關(guān)性強(qiáng)的特征。
當(dāng)然,PCA其實(shí)設(shè)計(jì)到矩陣的奇異值分解,具體的數(shù)學(xué)原理就不展開了。
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