凡事預則立，不預則廢，訓練機器學習模型也是如此。數據清洗和預處理是模型訓練之前的必要過程，否則模型可能就「廢」了。本文是一個初學者指南，將帶你領略如何在任意的數據集上，針對任意一個機器學習模型，完成數據預處理工作。

數據預處理是建立機器學習模型的第一步（也很可能是最重要的一步），對最終結果有決定性的作用：如果你的數據集沒有完成數據清洗和預處理，那么你的模型很可能也不會有效——就是這么簡單。

人們通常認為，數據預處理是一個非常枯燥的部分。但它就是「做好準備」和「完全沒有準備」之間的差別，也是表現專業和業余之間的差別。就像為度假做好事先準備一樣，如果你提前將行程細節確定好，就能夠預防旅途變成一場噩夢。

那么，應該怎么做呢？

本文將帶你領略，如何在任意的數據集上，針對任意一個機器學習模型，完成數據預處理工作。

導入數據

讓我們從導入數據預處理所需要的庫開始吧。庫是非常棒的使用工具：將輸入傳遞給庫，它則完成相應的工作。你可以接觸到非常多的庫，但在Python中，有三個是最基礎的庫。任何時候，你都很可能最終還是使用到它們。這三個在使用Python時最流行的庫就是Numpy、Matplotlib和Pandas。Numpy是滿足所有數學運算所需要的庫，由于代碼是基于數學公式運行的，因此就會使用到它。Maplotlib（具體而言，Matplotlib.pyplot）則是滿足繪圖所需要的庫。Pandas則是最好的導入并處理數據集的一個庫。對于數據預處理而言，Pandas和Numpy基本是必需的。

最適當的方式是，在導入這些庫的時候，賦予其縮寫的稱呼形式，在之后的使用中，這可以節省一定的時間成本。這一步非常簡單，可以用如下方式實現：

importnumpyasnp importmatplotlib.pyplotasplt importpandasaspd

現在，可以通過輸入如下語句讀入數據集

dataset=pd.read_csv('my_data.csv')

這個語句告訴Pandas(pd)來讀入數據集。在本文中，我也附上數據集的前幾行數據。

我們有了數據集，但需要創建一個矩陣來保存自變量，以及一個向量來保存因變量。為了創建保存自變量的矩陣，輸入語句：

X=dataset.iloc[:,:-1].values

第一個冒號表示提取數據集的全部行，「:-1」則表示提取除最后一列以外的所有列。最后的「.values」表示希望提取所有的值。接下來，我們希望創建保存因變量的向量，取數據的最后一列。輸入語句：

y=dataset.iloc[:,3].values

記住，在查看數據集的時候，索引（index）是從 0 開始的。所以，如果希望統計列數，從 0 開始計數而不是 1?！竅:, :3]」會返回animal、age和worth三列。其中0表示animal，1表示age，2表示worth。對于這種計數方法，即使你沒見過，也會在很短的時間內適應。

如果有缺失數據會怎么樣？

事實上，我們總會遇到數據缺失。對此，我們可以將存在缺失的行直接刪除，但這不是一個好辦法，還很容易引發問題。因此需要一個更好的解決方案。最常用的方法是，用其所在列的均值來填充缺失。為此，你可以利用scikit-learn預處理模型中的inputer類來很輕松地實現。（如果你還不知道，那么我強烈建議你搞明白它：scikit-learn包含非常棒的機器學習模型）。在機器學習中，你可能并不適應諸如「方法」、「類」和「對象」這些術語。這不是什么大問題！

類就是我們希望為某目的所建立的模型。如果我們希望搭建一個棚子，那么搭建規劃就是一個類。

對象是類的一個實例。在這個例子中，根據規劃所搭建出來的一個棚子就是一個對象。同一個類可以有很多對象，就像可以根據規劃搭建出很多個棚子一樣。

方法是我們可以在對象上使用的工具，或在對象上實現的函數：傳遞給它某些輸入，它返回一個輸出。這就像，當我們的棚子變得有點不通氣的時候，可以使用「打開窗戶」這個方法。

為了使用imputer，輸入類似如下語句。

fromsklearn.preprocessingimportImputer imputer=Imputer(missing_values=np.nan,strategy=‘mean’,axis=0)

均值填充是默認的填充策略，所以其實不需要指定，加在此處是為了方便了解可以包含什么信息。missing_values的默認值是nan。如果你的數據集中存在「NaN」形式的缺失值，那么你應該關注np.nan，可以在此查看官方文檔：https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.impute.SimpleImputer.html

為了擬合這個imputer，輸入：

imputer=imputer.fit(X[:,1:3])

我們只希望在數據存在缺失的列上擬合imputer。這里的第一個冒號表示包含所有行，而「1:3」則表示我們取索引為 1 和 2 的列。不要擔心，你很快就會習慣 Python的計數方法的。

現在，我們希望調用實際上可以替換填充缺失數據的方法。通過輸入以下語句完成：

X[:,1:3]=imputer.transform(X[:,1:3])

多嘗試一些不同的填充策略。也許在某些項目中，你會發現，使用缺失值所在列的中位數或眾數來填充缺失值會更加合理。填充策略之類的決策看似細微，但其實意義重大。因為流行通用的方法并不一定就是正確的選擇，對于模型而言，均值也不一定是最優的缺失填充選擇。

畢竟，幾乎所有正閱讀本文的人，都有高于平均水平的手臂數。

如果包含屬性數據，會怎么樣呢？

這是一個好問題。沒有辦法明確地計算諸如貓、狗、麋鹿的均值。那么可以怎么做呢？可以將屬性數據編碼為數值！你可能希望使用sklearn.preprocessing所提供的LabelEncoder類。從你希望進行編碼的某列數據入手，調用label encoder并擬合在你的數據上。

fromsklearn.preprocessingimportLabelEncoder labelencoder_X=LabelEncoder() X[:,0]=labelencoder_X.fit_transform(X[:,0])

（還記得括號里的數字所表示的含義嗎？「：」表示希望提取所有行的數據，0表示希望提取第一列）

這就是將第一列中的屬性變量替換為數值所需的全部工作了。例如，麋鹿將用0表示，狗將用2表示，貓將用3表示。

你發現什么潛在問題了嗎？

標注體系暗含以下信息：所使用的數值層級關系可能會影響模型結果：3 比 0 的數值大，但貓并不一定比麋鹿大。

我們需要創建啞變量。

我們可以為貓創建一列數據，為麋鹿創建一列數據，……以此類推。然后，將每一列分別以 0/1 填充（認為 1=Yes，0 = No）。這表明，如果原始列的值為貓，那么就會在麋鹿一列得到 0，狗一列得到 0，貓一列得到 1。

看上去非常復雜。輸入 OneHotEncoder 吧！

導入編碼器，并制定對應列的索引。

fromsklearn.preprocessingimportOneHotEncoder onehotencoder=OneHotEncoder(categorical_features=[0])

接著是一點擬合和轉換。

X=onehotencoder.fit_transform(X).toarray()

現在，你的那一列數據已經被替換為了這種形式：數據組中的每一個屬性數據對應一列，并以1和0取代屬性變量。非常貼心，對吧？如果我們的Y列也是如「Y」和「N」的屬性變量，那么我們也可以在其上使用這個編碼器。

labelencoder_y=LabelEncoder() y=labelencoder_y.fit_transform(y)

這會直接擬合并將 y 表示為編碼變量：1 表示「Y」，0 表示「N」。

訓練集與測試集的劃分

現在，你可以開始將數據集劃分為訓練集和測試集了。這已經在之前的圖像分類教程一文中論述過了。不過記得，一定要將你的數據分為訓練集和測試集，永遠不要用測試集來訓練！需要避免過擬合（可以認為，過擬合就像在一次測驗前，記憶了許多細節，但沒有理解其中的信息。如果只是記憶細節，那么當你自己在家復習知識卡片時，效果會很好，但在所有會考察新信息的真實測驗中，都會不及格。）

現在，我們有了需要學習的模型。模型需要在數據上訓練，并在另外的數據上完成測試。對訓練集的記憶并不等于學習。模型在訓練集上學習得越好，就應該在測試集給出更好的預測結果。過擬合永遠都不是你想要的結果，學習才是！

首先，導入：

fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split

現在，可以創建X_train、X_test、y_train和y_test集合了。

X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_size=0.2,random_state=0)

一種常見的方法是將數據集按80/20進行劃分，其中80%的數據用作訓練，20%的數據用作測試。這也是為何指定test_size為0.2的原因。你也可以根據自己的需求來任意劃分。你并不需要設置random_state，這里設置的原因是為了可以完全復現結果。

特征縮放

什么是特征縮放？為什么需要特征縮放？

看看我們的數據。我們有一列動物年齡，范圍是4~17，還有一列動物價值，范圍是83,000。價值一欄的數值不僅遠大于年齡一欄，而且它還包含更加廣闊的數據范圍。這表明，歐式距離將完全由價值這一特征所主導，而忽視年齡數據的主導效果。如果歐式距離在特定機器學習模型中并沒有具體作用會怎么樣？縮放特征將仍能夠加速模型，因此，你可以在數據預處理中，加入特征縮放這一步。

特征縮放的方法有很多。但它們都意味著我們將所有的特征放在同一量綱上，進而沒有一個會被另一個所主導。

導入相關庫開始：

fromsklearn.preprocessingimportStandardScaler

創建一個需要縮放對象并調用Standard Scaler。

sc_X=StandardScaler()

直接在數據集上進行擬合以及變換。獲取對象并應用方法。

X_train=sc_X.fit_transform(X_train) X_test=sc_X.transform(X_test)

不需要在測試集上進行擬合，只進行變換。

sc_y=StandardScaler() y_train=sc_y.fit_transform(y_train)

對于啞變量而言，是否需要進行縮放？

對于這個問題，有些人認為需要，有些則認為不需要。這取決于你對模型可解釋性的看重誠度。將所有數據縮放至同一量綱固然有好處，但缺點是，這丟失了解釋每個觀測樣本歸屬于哪個變量的便捷性。

對于Y呢？如果因變量是0和1，那么并不需要進行特征縮放。這是一個具有明確相關值的分類問題。但如果其取值范圍非常大，那么答案是你需要做縮放。

恭喜你，你已經完成了數據預處理的工作！

通過少量的幾行代碼，你已經領略了數據清洗和預處理的基礎。毫無疑問，在數據預處理這一步中，你可以加入很多自己的想法：你可能會想如何填充缺失值。思考是否縮放特征以及如何縮放特征？是否引入啞變量？是否要對數據做編碼？是否編碼啞變量……有非常多需要考慮的細節。現在，你已經完全了解了這些，可以親自動手試試了，準備數據吧！

審核編輯：湯梓紅