Предварительная обработка данных — важнейший этап любого проекта машинного обучения. Он включает в себя преобразование необработанных данных в подходящий формат для алгоритмов машинного обучения. scikit-learn — популярная библиотека Python, предоставляющая широкий спектр методов предварительной обработки. В этой статье мы рассмотрим несколько основных методов предварительной обработки данных с помощью scikit-learn, а также приведем примеры кода.

1. Стандартизация.
   Стандартизация масштабирует функции так, чтобы они имели нулевое среднее значение и единичную дисперсию. Это полезно, когда объекты имеют разные масштабы. Для этой цели можно использовать класс StandardScalerв scikit-learn:

from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)

2. Масштабирование «Мин-макс».
   Масштабирование «Мин-макс» масштабирует функции в определенном диапазоне, часто от 0 до 1. Для этой цели можно использовать класс MinMaxScalerв scikit-learn:

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
scaler = MinMaxScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)

3. Нормализация:
   Нормализация масштабирует каждую выборку до евклидовой нормы, равной 1. Этот метод часто используется, когда величина признаков не важна. Для этой цели можно использовать класс Normalizerв scikit-learn:

from sklearn.preprocessing import Normalizer
scaler = Normalizer()
X_normalized = scaler.fit_transform(X)

4. Кодирование категориальных переменных.
   Категорические переменные необходимо закодировать в числовые значения, прежде чем использовать их в алгоритмах машинного обучения. Для этой цели scikit-learn предоставляет классы LabelEncoderи OneHotEncoder:

from sklearn.preprocessing import LabelEncoder, OneHotEncoder
# Label encoding
label_encoder = LabelEncoder()
X_encoded = label_encoder.fit_transform(X)
# One-hot encoding
onehot_encoder = OneHotEncoder()
X_encoded = onehot_encoder.fit_transform(X)

5. Обработка отсутствующих данных.
   Отсутствующие данные — распространенная проблема в наборах данных. scikit-learn предоставляет класс SimpleImputerдля обработки пропущенных значений. Он может заменить отсутствующие значения средним, медианным или наиболее частым значением признака:

from sklearn.impute import SimpleImputer
imputer = SimpleImputer(strategy='mean')
X_imputed = imputer.fit_transform(X)

6. Выбор функций.
   Выбор функций помогает выбрать наиболее подходящие функции для модели машинного обучения. scikit-learn предоставляет различные методы, такие как SelectKBestи SelectFromModel, для выбора функций:

from sklearn.feature_selection import SelectKBest, SelectFromModel
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
# Select top K features using SelectKBest
selector = SelectKBest(k=5)
X_selected = selector.fit_transform(X, y)
# Select features using a model-based approach
model = LogisticRegression()
selector = SelectFromModel(model)
X_selected = selector.fit_transform(X, y)

Предварительная обработка данных имеет решающее значение для создания точных и надежных моделей машинного обучения. В этой статье мы рассмотрели несколько основных методов предварительной обработки данных с использованием scikit-learn. Используя эти методы, вы можете эффективно обрабатывать различные типы данных, например масштабировать числовые функции, кодировать категориальные переменные, обрабатывать недостающие данные и выполнять выбор функций. Понимание и применение этих методов значительно улучшат ваши проекты по машинному обучению.