最近一直在學習機器學習的知識，入門很難。之前跟著吳恩達老師的視訊在學習，發現還是有很多的知識點難以理解。前不久，《機器學習A-Z》出了中文翻譯，老師講的非常淺顯易懂，所以開始跟著學起來了。

為了能更系統的整理到學的知識進行一個整理，也作為一個自我監督，接下來就把較為系統的知識點都整理到部落格上。相應的程式碼也會同步到github上。

下面所有的程式碼都是使用Python寫的，資料預處理主要用到的是sklearn.preprocessing模組 [sklearn.apachecn.org/cn/0.19.0/m…]

目錄

在機器學習一的這部分，我主要說一下資料的預處理。

1.匯入標準庫

• numpy：包含很多機器學習需要用到的數學方法
• matplotlib.pyplot：主要用於繪圖
• pandas：匯入資料集以及對資料集進行一系列的處理

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt 
import pandas as pd
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2.匯入資料集

iloc陣列中引數：逗號左邊表示行數，逗號右邊表示列數，冒號表示選擇所有行或者列

# Import the dataset
dataset = pd.read_csv('Data.csv')
X = dataset.iloc[:,:-1].values
y = dataset.iloc[:,3].values
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3.缺失資料

Imputer這個類主要用於缺失資料的處理 引數axis：

• axis = 0 取一列的平均值
• axis = 1 取一行的平均值

引數strategy： strategy : string, optional (default="mean") The imputation strategy.

• If "mean", then replace missing values using the mean along the axis.
• If "median", then replace missing values using the median along the axis.
• If "most_frequent", then replace missing using the most frequent value along the axis.

# Taking care of missing data
from sklearn.preprocessing import Imputer
imputer = Imputer(missing_values="NaN",strategy="mean",axis=0)
imputer.fit(X[:,1:3])  #代表1和2
X[:,1:3] = imputer.transform(X[:,1:3])
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4.分類資料

4.1. 標籤編碼

作用：將文字轉換為數字

缺點：在開始的時候不同的國籍並沒有數值的區分，將不同的國家轉換為數值之後0,1,2之後，對於不同的類就有大小之分，所以對不同的類進行了排序。

解決方案：獨熱編碼（虛擬編碼）

4.2. 獨熱編碼（虛擬編碼）（dummy coding）

# Encoding categorical data
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder,OneHotEncoder
labelencoder_X = LabelEncoder()
X[:, 0] = labelencoder_X.fit_transform(X[:,0])

onehotencoder = OneHotEncoder(categorical_features = [0])
X = onehotencoder.fit_transform(X).toarray()

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

# Encode labels with value between 0 and n_classes-1(將不同組的名稱轉換為數字)
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5.將資料集劃分為訓練集和測試集

• test_size：0到1之間，預設值為0.25 一般情況下比較好的為0.2或者0.25
• random_state：決定隨機數生成的方式

# splitting dataset into Training set and Test set
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train,X_test,y_train,y_test = train_test_split(X,y,test_size = 0.2,random_state=0)
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6.特徵縮放

為什麼要對資料進行特徵縮放？

歐氏距離（兩個點之間線段的長度），在很多機器學習的演算法中非常重要。

將不同數量級的資料縮放到同一個數量級，如果不進行特徵縮放，年齡在工資的比較下影響就會變得非常小。

為了解決這個問題，我們需要將Age和Salary縮放到同一個數量級裡面。

6.1. 標準化（Standardisation）

得到的新的資料平均值為0，並且方差為1 運用在支援向量機、邏輯迴歸、類神經網路

# Feature Scaling
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
sc_X = StandardScaler()
X_train = sc_X.fit_transform(X_train)
X_test = sc_X.transform(X_test)
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6.2. 歸一化（Normalisation）

將所有的值投射到0和1之間

import sklearn.preprocessing as sp
mms = sp.MinMaxScaler(feature_range=(0,1))
mms_samples2 = mms.fit_transform(raw_samples)
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7.資料預先處理模板

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt 
import pandas as pd

# Import the dataset
dataset = pd.read_csv('Data.csv')
X = dataset.iloc[:,:-1].values
y = dataset.iloc[:,3].values

# Taking care of missing data
from sklearn.preprocessing import Imputer
imputer = Imputer(missing_values="NaN",strategy="mean",axis=0)
imputer = Imputer()
test = imputer.fit(X[:,1:3])
X[:,1:3] = imputer.transform(X[:,1:3])

# Encoding categorical data
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder,OneHotEncoder
labelencoder_X = LabelEncoder()
X[:, 0] = labelencoder_X.fit_transform(X[:,0])
onehotencoder = OneHotEncoder(categorical_features = [0])
X = onehotencoder.fit_transform(X).toarray()
labelencoder_y = LabelEncoder()
y = labelencoder_y.fit_transform(y)

# Splitting the dataset into the Training set and Test set
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train,X_test,y_train,y_test = train_test_split(X,y,test_size = 0.2,random_state=0)

# Feature Scaling
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
sc_X = StandardScaler()
X_train = sc_X.fit_transform(X_train)
X_test = sc_X.transform(X_test)
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8.問題

8.1. fit、fit_transform、transform之間的區別？

• fit():簡單來說，就是求得訓練集的均值、方差、最大值、最小值，也就是訓練集X的屬性，可以理解為一個訓練過程；
• Transform():在fit的基礎上，進行標準化、降維、歸一化等操作；
• fit_transform():是fit和transform的組合，既包含訓練又包含轉換。

注意：

1. 必須先用fit_transform(trainData)，之後再用transform(testData)；
2. 如果直接使用transform(testData)會報錯；
3. 如果fit_transform(trainData)後，使用fit_transform(testData)而不是transform(testData)，雖然也能歸一化，但是兩個結果是不在同一個“標準”下的，具有明顯的差異。

8.2. 標準化和歸一化的區別以及各自作用的場景？

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