有个叫Avik Jain的老外在github上发起了一个100天学习机器学习的项目，每天花一个小时学习机器学习，学习内容由浅入深。今天是第一天，内容是如何进行数据预处理。该教程的编程语言是Python。
 
数据预处理分为6步：
 
第一步：导入NumPy和Pandas库。NumPy和Pandas是每次都要导入的库，其中Numpy包含了数学计算函数，Pnadas是一个用于导入和管理数据集(Data Sets)的类库。
 
第二步：导入数据集。数据集一般都是.csv格式，csv文件以文本形式存储数据。每一行数据是一条记录。我们使用pandas类库的read_csv方法读取本地的csv文件作为一个dataframe。然后从datafram中分别创建自变量和因变量的矩阵和向量。
 
第三步：处理缺失的数据。我们得到的数据很少是完整的。数据可能因为各种原因丢失，为了不降低机器学习模型的性能，需要处理数据。我们可以用整列的平均值或者中间值替换丢失的数据。我们用sklearn.preprocessing库中的Inputer类完成这项任务。
 
第四步：对分类数据进行编码。分类数据指的是含有标签值而不是数字值得变量。取值范围通常是固定的。例如“YES”和“NO”不能用于模型的数学计算，所以需要编码成数字。为数显这一功能，我们从sklearn.preprocessing库中导入LabelEncoder类。
 
第五步：拆分数据集为测试集合和训练集合。把数据集拆分成两个，一个是用来训练模型的训练集合，另一个是用来验证模型的测试集合。两种比例一般是80:20。我们导入sklearn.crossvalidation库中的train_test_split()方法。
 
第六步：特征缩放。大部分模型算法使用两点间的欧式近距离表示，但此特征在幅度、单位和范围姿态问题上变化很大。在距离计算中，高幅度的特征比低幅度特征权重大。可用特征标准化或Z值归一化解决。导入sklearn.preprocessing库的StandardScalar类。

代码如下：

 1 1: 导入类库
 2 
 3 import numpy as np
 4 import pandas as pd
 5 
 6 2: 导入数据集
 7 dataset = pd.read_csv(\'Data.csv\')
 8 X = dataset.iloc[ : , :-1].values
 9 Y = dataset.iloc[ : , 3].values
10 
11 3: 处理缺失的数据
12 from sklearn.preprocessing import Imputer
13 imputer = Imputer(missing_values = "NaN", strategy = "mean", axis = 0)
14 imputer = imputer.fit(X[ : , 1:3])
15 X[ : , 1:3] = imputer.transform(X[ : , 1:3])
16 
17 Step 4:编码分类数据
18 from sklearn.preprocessing import LabelEncoder, OneHotEncoder
19 labelencoder_X = LabelEncoder()
20 X[ : , 0] = labelencoder_X.fit_transform(X[ : , 0])
21 Creating a dummy variable
22 
23 onehotencoder = OneHotEncoder(categorical_features = [0])
24 X = onehotencoder.fit_transform(X).toarray()
25 labelencoder_Y = LabelEncoder()
26 Y =  labelencoder_Y.fit_transform(Y)
27 
28 Step 5: 切分数据集成训练数据和测试数据
29 from sklearn.cross_validation import train_test_split
30 X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split( X , Y , test_size = 0.2, random_state = 0)
31 
32 Step 6: 特征缩放
33 from sklearn.preprocessing import StandardScaler
34 sc_X = StandardScaler()
35 X_train = sc_X.fit_transform(X_train)
36 X_test = sc_X.fit_transform(X_test)

 

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