机器学习数据分析基本流程

机器学习数据分析的基本流程包括数据预处理、模型训练和评估等关键步骤。

数据预处理

• 数据缺失处理：处理缺失值，可能采用填充或删除等方法1。
• 数据集划分：将数据分为训练集、测试集，处理数据不平衡问题1。
• 数据标准化：对数据进行标准化处理，以消除不同量纲的影响1。
• 特征选择：使用随机森林、相关性检测、Lasso等方法选择重要特征1。

导入与库准备

• 导入数据：开始数据预处理前，需要导入数据和相关库2。

机器学习基础

• 基本概念：了解机器学习的定义、数据集相关知识和特征工程34。
• 数据收集：收集高质量的数据，对模型性能至关重要4。

模型训练与评估

• 模型训练：使用训练集数据训练机器学习模型。
• 模型评估：使用测试集评估模型性能，进行调整和优化。

总结

机器学习数据分析是一个从数据预处理到模型训练和评估的系统性流程。每个步骤都对最终模型的性能有重要影响。6