机器学习05-数据准备(利用 scikit-learn基于Pima Indian数据集作数据预处理)_pima数据集怎么预处理

机器学习的数据准备是指在将数据用于机器学习算法之前，对原始数据进行预处理、清洗和转换的过程。数据准备是机器学习中非常重要的一步，它直接影响了模型的性能和预测结果的准确性

以下是机器学习数据准备的一些常见步骤：

数据收集：首先需要收集原始数据，可以是从数据库、文件、传感器等多种来源获取数据。数据的来源和质量直接影响了后续数据准备的难度和效果。

1. 数据清洗：数据清洗是指处理数据中的缺失值、异常值和重复值。缺失值是指数据中缺少某些属性值的情况，异常值是指与其他数据明显不同的值，而重复值是指数据中出现了重复的记录。清洗数据可以提高模型的鲁棒性和准确性。

2.特征选择：特征选择是从原始数据中选择最相关、最有用的特征作为模型的输入。选择合适的特征可以降低模型的复杂性，提高模型的泛化能力，并减少训练时间。

3.特征转换：特征转换是指对原始数据进行转换或缩放，以便更好地适应机器学习模型。例如，将类别型数据转换成数值型数据，对数值型数据进行标准化或归一化等操作。

4.数据划分：将数据集划分为训练集、验证集和测试集。训练集用于训练模型，验证集用于调整模型的超参数和验证模型的性能，测试集用于评估模型的泛化能力。

5.数据增强：对于数据量较少的情况，可以使用数据增强技术生成新的样本，以增加数据的多样性和数量，从而改善模型的泛化能力。

6.处理类别不平衡：在二分类或多分类问题中，数据中某些类别可能数量较少，导致类别不平衡。可以使用欠采样、过采样或集成学习等方法来处理类别不平衡问题。

7.数据编码：将类别型数据进行编码，例如使用独热编码（One-Hot Encoding）将类别转换成二进制向量。

8.数据标准化：对数值型数据进行标准化或归一化，使得不同特征具有相同的尺度，避免模型受到数据范围的影响。

以上步骤是机器学习数据准备的一部分，具体的数据准备步骤会因任务类型、数据类型和模型选择等因素而有所不同。数据准备是机器学习流程中的重要环节，它需要仔细考虑和实施，以保证数据的质量和模型的性能。

数据预处理

数据预处理需要根据数据本身的特性进行，有不同的格式和不同的要求，有缺失值的要填，有无效数据的要剔，有冗余维的要选，这些步骤都和数据本身的特性紧密相关。

数据预处理大致分为三个步骤：数据的准备、数据的转换、数据的输出。

为什么需要数据预处理?

数据处理是系统工程的基本环节，也是提高算法准确度的有效手段。
因此，为了提高算法模型的准确度，在机器学习中也要根据算法的特征和数据的特征对数据进行转换。

也就是说在开始机器学习的模型训练之前，需要对数据进行预处理，这是一个必需的过程。但是需要注意的是，不同的算法对数据有不同的假定，需要按照不同的方式转换数据。当然，如果按照算法的规则来准备数据，算法就可以产生一个准确度比较高的模型。

我们主要讲 利用scikitlearn 来转换数据，以便我们将处理后的数据应用到算法中，这样也可以提高算法模型的准确度。

什么是scikitlearn ?

scikit-learn（简称为sklearn）是一个流行的用于机器学习和数据挖掘的Python库。它提供了丰富的工具，用于构建和应用各种机器学习算法，并支持数据预处理、特征工程、模型评估等功能。scikit-learn
是开源的，易于使用，广泛应用于数据科学和机器学习领域。

scikit-learn 的主要特点包括：

简单易用：scikit-learn 提供了一致且易于使用的API，使得构建和应用机器学习模型变得非常简单。

大量算法：scikit-learn 支持众多的经典和先进的机器学习算法，包括回归、分类、聚类、降维等。它还提供了许多特征选择和特征转换的工具。

数据预处理：scikit-learn 提供了丰富的数据预处理功能，包括缺失值处理、数据标准化、数据归一化、数据编码等。

模型评估：scikit-learn 提供了评估机器学习模型性能的工具，包括交叉验证、网格搜索、学习曲线等。

整合性：scikit-learn 可以与其他Python库（如NumPy、Pandas）无缝整合，方便数据处理和模型应用。

文档齐全：scikit-learn 的官方文档非常详细，提供了丰富的示例和用法说明。

使用 scikit-learn 进行机器学习的一般流程包括数据准备、模型选择、模型训练、模型评估和预测。

接下来将介绍以下几种数据转换方法：
· 调整数据尺度（Rescale Data）。
· 正态化数据（Standardize Data）。
· 标准化数据（Normalize Data）。
· 二值数据（Binarize Data）。

四种不同的方法来格式化数据依然使用Pima Indian的数据
集作为例子。这四种方法都会按照统一的流程来处理数据：
· 导入数据。
· 按照算法的输入和输出整理数据。
· 格式化输入数据。
· 总结显示数据的变化。

scikit-learn 提供了两种标准的格式化数据的方法，每一种方法都有适
用的算法。利用这两种方法整理的数据，可以直接用来训练算法模型。在
scikit-learn 的说明文档中，也有对这两种方法的详细说明：

· 适合和多重变换（Fit and Multiple Transform）。
· 适合和变换组合（Combined Fit-and-Transform）。

推荐优先选择适合和多重变换（Fit and Multiple Transform）方法。

首先调用fit（）函数来准备数据转换的参数，然后调用 transform（）函数来做数据的预处理。适合和变换组合（Combined Fit-and-Transform）对绘图或汇总处理具有非常好的效果。
详细的数据预处理方法可以参考scikit-learn的API文档。

调整数据尺度

如果数据的各个属性按照不同的方式度量数据，那么通过调整数据的尺度让所有的属性按照相同的尺度来度量数据，就会给机器学习的算法模型训练带来极大的方便。

这个方法通常会将数据的所有属性标准化，并将数据转换成0和1之间的值，这对于梯度下降等算法是非常有用的，对于回归算法、神经网络算法和K近邻算法的准确度提高也起到很重要的作用。

在 scikit-learn 中，调整数据的尺度是数据预处理的重要步骤之一，它可以确保不同特征具有相同的尺度，避免模型受到数据范围的影响。通常有两种常见的尺度调整方法：

标准化（Standardization）和归一化（Normalization）

标准化（Standardization）：

标准化是一种将特征数据转换为均值为0，标准差为1的过程。标准化后的数据符合标准正态分布，这对于一些模型（如线性回归、逻辑回归、支持向量机等）的训练过程有着较好的效果。在
scikit-learn 中，你可以使用 StandardScaler 来进行标准化。

示例：

import numpy as np
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 创建一个特征矩阵
X = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])

# 创建 StandardScaler 对象
scaler = StandardScaler()

# 调整数据尺度（标准化）
X_scaled = scaler.fit_transform(X)
# 显示特征矩阵
print("X_scaled=\n", X_scaled)
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运行结果:

X_scaled=
 [[-1.22474487 -1.22474487]
 [ 0.          0.        ]
 [ 1.22474487  1.22474487]]
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归一化（Normalization）：

归一化是一种将特征数据缩放到一个指定的范围（通常是[0,
1]）的过程。归一化后的数据在原始数据的分布上保持了相对的比例关系，适用于需要将特征放在同一量纲的算法（如KNN、神经网络等）。在
scikit-learn 中，你可以使用 MinMaxScaler 来进行归一化。

示例：

import numpy as np
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

# 创建一个特征矩阵
X = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])

# 创建 MinMaxScaler 对象
scaler = MinMaxScaler()

# 调整数据尺度（归一化）
X_scaled = scaler.fit_transform(X)

print(X_scaled)
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运行结果:

[[0.  0. ]
 [0.5 0.5]
 [1.  1. ]]
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这里的 fit_transform() 方法将用于对特征矩阵 X 进行尺度调整。首先，fit() 方法会计算每个特征的均值和标准差（对于标准化）或最大值和最小值（对于归一化）。然后，transform() 方法会根据计算得到的参数对特征矩阵 X 进行尺度调整。如果有测试集需要调整尺度，应该使用 fit() 方法计算训练集的参数，然后使用 transform() 方法分别对训练集和测试集进行尺度调整，确保使用相同的参数进行尺度调整，以避免信息泄漏。

实验:下面用Pima Indian 数据集将不同计量单位的数据统一成相同的尺度。

代码如下:

import pandas as pd
from matplotlib import pyplot as plt
from numpy import set_printoptions
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

#数据预处理
path = 'D:\down\\archive\\diabetes.csv'
data = pd.read_csv(path)
#将数据转成数组
array = data.values
#分割数据
X = array[:, 0:8]

#创建MinMaxScaler对象
trans = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))
#数据归一化
newX = trans.fit_transform(X)
#设置数据打印格式
set_printoptions(precision=3)

print(newX)


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运行结果:

[[0.353 0.744 0.59  ... 0.501 0.234 0.483]
 [0.059 0.427 0.541 ... 0.396 0.117 0.167]
 [0.471 0.92  0.525 ... 0.347 0.254 0.183]
 ...
 [0.294 0.608 0.59  ... 0.39  0.071 0.15 ]
 [0.059 0.633 0.492 ... 0.449 0.116 0.433]
 [0.059 0.467 0.574 ... 0.453 0.101 0.033]]
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正态化数据 -StandardScaler()

在机器学习中，将数据正态化是指将数据转换成符合正态分布（或高斯分布）的过程。正态化数据是一种常见的数据预处理步骤，它可以使得数据具有零均值和单位方差，有助于提高一些模型的性能，特别是需要数据满足正态分布假设的模型。

在 scikit-learn 中，你可以使用 StandardScaler来对数据进行正态化，这会将数据转换成均值为0，标准差为1的正态分布。

import pandas as pd
from numpy import set_printoptions
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

#数据预处理
path = 'D:\down\\archive\\diabetes.csv'
data = pd.read_csv(path)
#将数据转成数组
array = data.values
#分割数据
X = array[:, 0:8]

#创建StandardScaler对象
trans = StandardScaler().fit(X)
#数据归一化
newX = trans.transform(X)
#设置数据打印格式
set_printoptions(precision=3)

print(newX)




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[[ 0.64   0.848  0.15  ...  0.204  0.468  1.426]
 [-0.845 -1.123 -0.161 ... -0.684 -0.365 -0.191]
 [ 1.234  1.944 -0.264 ... -1.103  0.604 -0.106]
 ...
 [ 0.343  0.003  0.15  ... -0.735 -0.685 -0.276]
 [-0.845  0.16  -0.471 ... -0.24  -0.371  1.171]
 [-0.845 -0.873  0.046 ... -0.202 -0.474 -0.871]]
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标准化数据

标准化数据（Normalize Data）处理是将每一行的数据的距离处理成1（在线性代数中矢量距离为
1）的数据又叫作“归一元”处理，适合处理稀疏数据（具有很多为 0 的数据），归一元处理的数据对使用权重输入的神经网络和使用距离的 K近邻算法的准确度的提升有显著作用。

使用scikitlearn 中的 Normalizer 类实现。代码如下：

import pandas as pd
from numpy import set_printoptions
from sklearn.preprocessing import  Normalizer

#数据预处理
path = 'D:\down\\archive\\diabetes.csv'
data = pd.read_csv(path)
#将数据转成数组
array = data.values
#分割数据
X = array[:, 0:8]

#创建StandardScaler对象
trans = Normalizer().fit(X)
#数据归一化
newX = trans.transform(X)
#设置数据打印格式
set_printoptions(precision=3)

print(newX)


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[[0.034 0.828 0.403 ... 0.188 0.004 0.28 ]
 [0.008 0.716 0.556 ... 0.224 0.003 0.261]
 [0.04  0.924 0.323 ... 0.118 0.003 0.162]
 ...
 [0.027 0.651 0.388 ... 0.141 0.001 0.161]
 [0.007 0.838 0.399 ... 0.2   0.002 0.313]
 [0.008 0.736 0.554 ... 0.241 0.002 0.182]]
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二值数据

二值数据（Binarize Data）是使用值将数据转化为二值，大于阈值设置为1，小于阈值设置为0。这个过程被叫作二分数据或阈值转换。在生成明确值或特征工程增加属性的时候使用，使用scikit-learn中的Binarizer类实现。

代码如下：

import pandas as pd
from numpy import set_printoptions
from sklearn.preprocessing import Binarizer

#数据预处理
path = 'D:\down\\archive\\diabetes.csv'
data = pd.read_csv(path)
#将数据转成数组
array = data.values
#分割数据
X = array[:, 0:8]

#创建StandardScaler对象
trans = Binarizer(threshold=0.0).fit(X)
#数据归一化
newX = trans.transform(X)
#设置数据打印格式
set_printoptions(precision=3)

print(newX)




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[[1. 1. 1. ... 1. 1. 1.]
 [1. 1. 1. ... 1. 1. 1.]
 [1. 1. 1. ... 1. 1. 1.]
 ...
 [1. 1. 1. ... 1. 1. 1.]
 [1. 1. 1. ... 1. 1. 1.]
 [1. 1. 1. ... 1. 1. 1.]]
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scikit-learn中对数据进行预处理的四种方法。这四种方法适用于不同的场景，可以在实践中根据不同的算法模型来选择不同的数据预处理方法.先看个大概,后续再度这些格式化数据做更深入的理解说明