Python数据预处理：机器学习、人工智能通用技术（1）-原创手记-慕课网

摘要：大数据技术与我们日常生活越来越紧密，要做大数据，首要解决数据问题。原始数据存在大量不完整、不一致、有异常的数据，严重影响到数据建模的执行效率，甚至可能导致模型结果的偏差，因此要数据预处。数据预处理主要是将原始数据经过文本抽取、数据清理、数据集成、数据处理、数据变换、数据降维等处理后，不仅提高了数据质量，而且更好的提升算法模型性能。数据预处理在数据挖掘、自然语言处理、机器学习、深度学习算法中起着重要的作用。（本文原创，转载必须注明出处.）

1 什么是数据预处理

数据预处理简而言之就是将原始数据装进一个预处理的黑匣子之后，产生出高质量数据用来适应相关技术或者算法模型。为了大家更明确的了解数据预处理，我们举个新闻分类的例子：

将原始的数据直接进行分类模型训练，分类器准确率和召回率都比较低。因为我们原始数据存在很多干扰项，比如的,是等这些所谓停用词特征对分类起的作用不大，很难达到工程应用。
我们将原始数据放假预处理黑匣子后，会自动过滤掉干扰数据，并且还会按照规约的方法体现每个词特征的重要性，然后将词特征压缩变换在数值型矩阵中，再通过分类器就会取得不错的效果，可以进行工程应用。

总结：数据预处理前的数据存在不完整、偏态、噪声、特征比重、特征维度、缺失值、错误值等问题；数据预处理后的数据存在完整、正态、干净、特征比重合适、特征维度合理、无缺失值等优点。

数据预处理方法：

数据清理：通过填写缺失的值、光滑噪声数据、识别或删除离群点并解决不一致性来清理数据。主要目标：格式标准化，异常数据清除，错误纠正，重复数据的清除。
数据集成：将数据由多个数据源合并成一个一致的数据存储，如数据仓库。
数据变换：通过平滑聚集，数据概化，规范化等方式将数据转换成适用于的形式。如把数据压缩到0.0-1.0区间。
数据归约：往往数据量非常大，在少量数据上进行挖掘分析需要很长的时间，数据归约技术可以用来得到数据集的归约表示，它小得多，但仍然接近于保持原数据的完整性，并结果与归约前结果相同或几乎相同。可以通过如聚集、删除冗余特征或聚类来降低数据的规模。

2 为什么做这门课程

在初期学习阶段，大家精力着重于算法模型和调参上。实际情况是，有时候在算法改进上花费很多功夫，却不如在数据质量上的些许提高来的明显。另外，习惯于数据语料的拿来主义之后，当面对新的任务时候，却不知道如何下手？有的同学在处理英语时候游刃有余，面对中文数据预处理却不知所措。基于以上几个问题，结合作者工程经验，整理出了‘数据预处理’学习资料，本教程主要面对文本信息处理，在图片语音等数据语料处理上是有所区别的。

3 本课程能学到什么

文本批量抽取：涉及技术点包括pywin32插件安装使用、文档文本提取、PDF文本提取、文本抽取器的封装、方法参数的使用、遍历文件夹、编码问题、批量抽取文本信息。
数据清洗：包括yield生成器、高效读取文件、正则表达式的使用、清洗网页数据、清洗字符串、中文的繁简互相转换、缺失值的处理、噪声数据、异常数据清洗、批量清洗30万条新闻数据。
数据处理：包括结巴分词精讲、HanLP精讲、停用词的处理、NLTK的安装使用、高频词和低频词的处理、词性的选择、特征数据的提取、批量预处理30万条新闻数据。
数据向量化：包括词袋模型、词集模型、词向量的转化、缺失值和数据均衡、语料库技术、TFIDF、特征词比重、主成分分析、主题模型等、批量进行30万条数据向量化。
可视化技术：包括条形图、柱形图、散点图、饼图、热力图等，还有matplotlib、seabom、Axes3D综合使用进行三维可视化。
XGBoost竞赛神器：包括监督学习、文本分类、XGBoost原理、XGBoost算法实现、XGBoost调参、算法性能评估、30万条文档生成词典、30万条文档转化TFIDF、30万条文档转化生成LSI、训练分类器模型、抽样改进模型算法、特征维度改进模型算法、XGBoost实现30万条新闻数据文本分类

综上所述：数据预处理整体包括数据抽取-->数据清洗-->数据处理-->数据向量化-->可视化分析-->模型构建。在整个过程中，我们每个章节相关性很强，首先对整个章节最终实现效果进行演示，然后拆分知识点分别讲解，最后将所有知识点整合起来做小节的实战。每个小节实战数据为下一个章节做铺垫，最后，一个综合实战分类案例串联所有知识点。

4 开发环境说明

开发语言: Python3.5.3
系统环境：window10操作系统
编程环境：Sublime
软件环境：Anaconda4.4.0
插件版本：均支持最新版本

sublime激活：打开Help >Enter LICENSE

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解决Package Control报错：Package Control.sublime-settings]修改方法：Preferences > Package Settings > Package Control > Settings - User 添加：

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