数据预处理：从原始数据到可用特征的完整指南

数据预处理：从原始数据到可用特征的完整指南

核心结论：现实世界的数据往往包含缺失值、异常值、非数值类型和巨大的量纲差异，若不经过系统的预处理，模型训练的效果将大打折扣——“Garbage in, garbage out”决定了数据质量直接约束模型性能的上限。

核心要点

• 数据预处理是机器学习流程中至关重要的一环，现实数据远不如课程 Demo 中的数据“干净”。
• 常用 Python 工具包括：Pandas（二维表格数据处理）、Matplotlib（基础可视化）、Seaborn（高级可视化）、Scikit-learn（机器学习标准库，包含丰富的预处理工具和算法实现）。
• 数据预处理前必须先划分数据集，且只能在训练集上进行学习（fit），对训练集和测试集进行转换（transform）。
• 数据分析探索（EDA）帮助我们在预处理前全面认识数据问题，指导后续处理的决策。
• 预处理的核心操作包括：数据清洗（重复值、缺失值、异常值）、特征编码（文本转数值）、特征构造与删除、特征缩放。
• 使用 Pipeline 可将多个预处理步骤自动化串联，降低人为出错风险。

数据与工具概述

为什么需要数据预处理

前面课程介绍的线性回归模型和梯度下降算法，在 Demo 中表现良好，是因为演示数据非常干净。但现实世界中的数据通常存在以下典型问题：

• 异常值（Outliers） ：显著偏离其他观测值的极端值
• 缺失值（Missing Values) ：部分特征或样本存在空缺
• 非数值类型：包含文本、类别等无法直接参与数学运算的数据
• 量纲差异巨大：例如房价是百万级，房间个数是个位数，参数间差异过大导致模型训练困难

处理原则

在算法界有一句至理名言：

“Garbage in, garbage out.”

即输入的数据质量极低，训练出的模型质量必然也极低。

四个核心工具

准备测试数据：泰坦尼克号数据集

数据集说明

课程使用开源的 Titanic 生存预测数据集作为测试数据。可以从网络下载，虽然 Scikit-learn 内置了该数据集，但已做预处理，为了学习完整的预处理流程，应尽可能使用原始数据。

核心代码操作：

df = pandas.read_csv("从网络下载数据的URL")  # 下载并加载到内存

df.shape  # 查看数据格式
df.head()  # 查看前五条数据
df.info()  # 查看数据类型与缺失情况

数据概览

• 数据集形状为 891 行 × 12 列，即 11 个特征 + 1 个标签
• 特征包括 Name、性别、年龄等字段
• 前 5 行数据中 Index 从 0 开始计数

缺失值初步分析（df.info() 结果）

此外，多个字段是 str 类型而非 int 或 float 类型，需要在后续进行数值化处理。

数据集划分：训练集、验证集与测试集

三个数据集的作用

为什么必须先划分再预处理

这是初学者最容易犯的错误——上来对所有数据做预处理后才划分数据集。

原因：如果在预处理过程中加入了主观认知（如填充、缩放等），预测结果只能代表模型对自己修改过的数据预测准确，不能代表它对真实世界数据的泛化能力。预处理后数据被修改过，这种情况称为数据泄露（Data Leakage）。

正确做法：

• 对训练集：进行预处理操作（学习参数）
• 对测试集：只做转换，不可学习其中的分布信息

划分方法与代码

使用 Scikit-learn 中的 train_test_split 函数，按 80% 训练 / 20% 测试进行划分：

X = df.drop("Survived", axis=1)  # 所有特征
y = df["Survived"]  # 标签：是否存活

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
    X, y, test_size=0.2, random_state=42, stratify=y
)

关于 `stratify` 参数：如果纯随机抽取 80%/20%，Y 值（标签）比例可能无法保持一致。设置 stratify 后，系统会先学习数据标签分布，在划分时尽可能保持训练集和测试集的标签比例与原数据一致。测试结果显示，划分后的训练集和测试集存活率均维持在 38% 左右，这种划分方式让模型训练更加真实可信。

数据探索分析（EDA）

EDA 的定义与作用

当拿到真实世界的数据时，往往不知道需要做哪些处理，也不知道存在多少异常值或缺失值。EDA（Exploratory Data Analysis，探索性数据分析） 就像对数据做一次全面的体检——发现存在问题之后，再有针对性地进行数据预处理。

EDA 核心操作

1. 查看数据类型与缺失情况

使用 df.info()，可以发现：

• 有些特征存在大量缺失
• 有些特征是文本类型

2. 缺失值统计

X_train.isnull().sum()  # 绝对值统计
X_train.isnull().mean()  # 缺失率

3. 数值特征统计：describe()

输出包括：计数（count）、均值（mean）、标准差（std）、最小值、25/50/75 分位数、最大值。

分位数 vs 均值：分位数比平均值大部分时候更可靠。例如“姚明和潘长江平均身高是 1.8 米”并不能代表大部分人的身高；而百分位数（如 75 分位）能更准确反映整体分布情况。

关键发现：Fare 最大值为 512，最小值为 0，差距过大，后续必然需要进行缩放。

4. 可视化分析

使用 Matplotlib 和 Seaborn 绘制多维度图表，探索数据规律：

• 存活率分布：存活率看起来比死亡率低，大部分人不幸遇难
• 年龄分布：20-40 岁之间人数最多，年龄大的和年龄小的也有分布
• 票价分布：存在严重的右偏（尾巴在右边），个别极高票价拉长尾部，对模型训练极不友好
• 性别与存活率：女性存活率远高于男性——尽管男性身体更强壮，但可能发挥了“高风亮节”
• 舱位等级与存活率：一等舱存活率 > 二等舱 > 三等舱——有钱人更容易活下来

5. 相关热力图

通过相关性热力图，观察各属性与存活率（Survived）的相关性：

热力图对设置初始超参数有重要的指导意义。

EDA 的关键发现与预处理指导

数据预处理方法与步骤

一、数据清洗

1. 处理重复值

拿到数据后，首先剔除重复值。操作步骤：

X_train = X_train.drop_duplicates()
y_train = y_train.loc[X_train.index]  # 同步删除对应的标签行

注意：特征和标签一一对应，依靠索引（序号）关联。从 X_train 中删除行后，必须同步从 y_train 中删除对应行，做强制同步操作。

2. 处理缺失值

缺失值的处理方法取决于缺失比例和数据特征：

重要考量：不要轻易删除整行数据。例如一个有 250 个特征的数据集，因为一个特征缺失就删掉一整行，其他 249 个特征的信息就被浪费了。

填充方法：

• 数值类型特征：用中位数（而非均值）填充。原因：中位数对极值不敏感，在数据偏态时更加稳健。
• 类别型特征（如性别、颜色等以文本形式出现的特征）：用众数填充（出现次数最高的值）。例如 300 条数据中 200 条是红色，就把缺失值填充为红色。
• 补充方案：新增 unknown 类别。某些情况下缺失不代表获取出错，而是该样本本身就没有此信息，此时应根据业务判断，不用于众数填充，而是新增一种类型。

代码实现（使用 SimpleImputer） ：

from sklearn.impute import SimpleImputer

# 中位数填充（例如 Age）
imputer_age = SimpleImputer(strategy="median")
imputer_age.fit(X_train[["Age"]])  # 只在训练集学习
X_train["Age"] = imputer_age.transform(X_train[["Age"]])
X_test["Age"] = imputer_age.transform(X_test[["Age"]])

# 众数填充（例如 Embarked）
imputer_emb = SimpleImputer(strategy="most_frequent")
imputer_emb.fit(X_train[["Embarked"]])  # 只在训练集学习
X_train["Embarked"] = imputer_emb.transform(X_train[["Embarked"]])
X_test["Embarked"] = imputer_emb.transform(X_test[["Embarked"]])

特别注意：学习（fit）时只学习训练集的数据分布；转换（transform）时使用训练集学习到的参数对训练集和测试集都进行转换。绝不能在测试集上 fit，否则相当于作弊。

Cabin 特征处理：缺失 77%，几乎无用。可将该列改造为一个新的二值列 Cabin_known（是否拥有客舱信息），用 0/1 表示，再删除原始列。

3. 处理异常值

定义：显著偏离其他观测值的极端值（极大或极小）。

识别方法：通过箱线图（Boxplot）可视化观察。

• Age 集中在 20-40 岁之间，但 60-80 岁仍有不少离群点（高龄乘客是真实存在的）
• Fare 极度右偏，大部分票价很低，极少数极高价格拉偏分布，若不处理会让模型过度关注高票价
• 亲属个数大部分为 0 或 1，少数较大，可能真实也可能是异常值

统计学处理：截断（Clipping）策略

设置一个合理区间，如果值小于下界则设为下界值，大于上界则设为上界值：

Q1 = data["Fare"].quantile(0.25)  # 25 分位数
Q3 = data["Fare"].quantile(0.75)  # 75 分位数
IQR = Q3 - Q1  # 四分位距

lower = max(Q1 - 1.5 * IQR, 0)  # 至少为 0（票价不能为负）
upper = Q3 + 1.5 * IQR

# 找出极端值
outliers = data[(data["Fare"] < lower) | (data["Fare"] > upper)]

找出极值后做截断处理，将其限制在合理区间内。对训练集和测试集都做相同处理，不简单粗暴删除——数据来之不易，应尽量避免删除。

二、特征编码（文本转数值）

编码的目的与核心区别

将文本类特征映射为数值类特征，模型才能进行数学运算（线性回归的本质就是数学运算）。不同编码方式的核心区别在于：是否保留特征中暗含的顺序关系，或是否引入数值大小含义。

三种编码方式对比

为什么不能用 1、2、3 编码无序类别？ 如果用 1、2、3 表示红、绿、蓝，模型会错误地认为蓝 = 红 × 3，或蓝色最大、红色最小。颜色之间没有顺序关系，这种编码会带来严重误导。

关于 One-Hot 的列数扩展问题：如果类别数达到 500 个，删除一列后新增 500 列，模型训练会变得非常复杂。后续课程将介绍 Embedding 方法解决此类问题。

标签编码注意事项：

• 二分类特征（性别男/女）可以用，相当于独热但更省空间
• 分类任务的标签列（最终预测结果）可以用，因为许多算法要求输出数字
• 树模型对数值不敏感，可以使用
• 严禁在线性模型和多分类无序特征中使用
• 有顺序特征在线性模型中用序数编码；无顺序特征用独热编码或更高级的 Embedding

代码示例：

from sklearn.preprocessing import OrdinalEncoder, OneHotEncoder, LabelEncoder

# 序数编码
ordinal_encoder = OrdinalEncoder()
ordinal_encoder.fit_transform(data[["quality"]])

# 独热编码
onehot_encoder = OneHotEncoder()
encoded = onehot_encoder.fit_transform(data[["embarked"]])

# 标签编码（fit_transform 一步完成学习和转换）
label_encoder = LabelEncoder()
label_encoder.fit_transform(data["gender"])

说明：fit_transform 方法把“学习”和“转换”两步合并为一步完成。

三、特征构造与删除

目的

原始数据只是“原材料”，需要基于对业务背景的理解来挖掘数据背后真正的规律，把杂乱的原始记录转化为模型更容易理解的高质量特征。总原则：去粗取精。

具体操作

1. 特征合并：比如将多个与亲属相关的特征合并为“家庭规模”：

• 将 SibSp（兄弟姐妹/配偶数量）和 Parch（父母/子女数量）合并为 FamilySize
• 如果 FamilySize == 1，标记为 IsAlone（独自一人），可能影响逃生策略

1. 提取关键信息：姓名中的头衔（Mr、Mrs、Master 等）可以反映社会地位或特殊群体身份，可能影响逃生策略。把 Lady、Sir 等贵族头衔单独提取出来。

1. 删除无用特征：对缺失值太多、格式混乱、或明显会导致数据泄露的列直接删除。

代码逻辑示意：

# 构造家庭规模
data["FamilySize"] = data["SibSp"] + data["Parch"] + 1

# 标记独自一人
data["IsAlone"] = (data["FamilySize"] == 1).astype(int)

# 从姓名中提取头衔
data["Title"] = data["Name"].str.extract("...", expand=False)

# 删除无用特征
data = data.drop(columns=["Name", "Ticket", "Cabin", "SibSp", "Parch"])

经过特征构造与删除后，数据集更加精简且富含信息量，模型训练更加高效。

四、特征缩放

为什么需要特征缩放

数据集中部分特征量纲差异可能极大：Age 范围 0-80，Fare 范围 0-100+，亲属数 0-8。如果不缩放：

• 模型会错误地认为数值大的特征更重要，赋予过大的权重
• 梯度下降更新参数时反复震荡，需要极多迭代次数才能找到最优解
• 甚至可能最终无法收敛

注：前面课程讲梯度下降时把房间面积从“平方米”改成“百平米”，就是最简单的数据缩放操作。

将不同列的数据缩放到同一维度，模型处理会更加精准。

两种主要缩放方法对比

标准化公式：\( z = \frac{x - \mu}{\sigma} \)

归一化公式：通常为 \( x' = \frac{x - x_{min}}{x_{max} - x_{min}} \)

代码示例（标准化） ：

from sklearn.preprocessing import StandardScaler

scaler = StandardScaler()
scaler.fit(X_train[["Age", "Fare"]])  # 只在训练集学习
X_train_scaled = scaler.transform(X_train[["Age", "Fare"]])
X_test_scaled = scaler.transform(X_test[["Age", "Fare"]])

标准化后检查训练集均值和标准差：均值接近 0（如 \(-10^{-17}\)），标准差接近 1，说明数据已适合模型训练。

实践建议：由于标准化受异常值影响，应在缩放之前先用前面介绍的方法处理异常值，整体会更稳定。

五、Pipeline 自动化封装

为什么需要 Pipeline

前面介绍了大量预处理步骤，流程繁琐且容易出错。尤其是“只在训练集上 fit，然后在训练集和测试集上 transform”这一原则，在实际操作中极容易因疏忽而出错。

Pipeline 的作用

使用 Scikit-learn 的 Pipeline 和 ColumnTransformer 可以将整个预处理流程串联起来，自动完成操作：

示例结构：

from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.compose import ColumnTransformer
from sklearn.impute import SimpleImputer
from sklearn.preprocessing import StandardScaler, OneHotEncoder

# 数值特征流水线：缺失值填充 + 标准化
numeric_pipeline = Pipeline(steps=[
    ("imputer", SimpleImputer(strategy="median")),
    ("scaler", StandardScaler())
])

# 类别特征流水线：缺失值填充 + 独热编码
categorical_pipeline = Pipeline(steps=[
    ("imputer", SimpleImputer(strategy="most_frequent")),
    ("onehot", OneHotEncoder())
])

# 组合不同列的不同处理方式
preprocessor = ColumnTransformer(transformers=[
    ("num", numeric_pipeline, ["Age", "Fare"]),
    ("cat", categorical_pipeline, ["Embarked", "Sex"])
])

# 一键处理
X_train_processed = preprocessor.fit_transform(X_train)
X_test_processed = preprocessor.transform(X_test)

Pipeline 帮我们自动完成各种操作，减少忙中出错的可能性。

限制与待确认问题

• 本课程主要以泰坦尼克号数据集为例，不同数据集的预处理策略需根据业务场景和数据特征灵活调整
• 关于异常值是否删除或保留，需结合业务判断（如高龄乘客可能为真实数据而非异常）
• 特征缩放中归一化具体公式原文未完整给出，标准化公式已给出完整形式
• 关于后续的模型训练与过拟合评估（欠拟合/过拟合判断方法），将在下节课继续学习
• Embedding 方法作为高维独热编码的替代方案，将在后续课程中介绍

总结与核心原则

四个核心原则

1. Garbage In, Garbage Out：数据质量决定模型上限，再好的算法也无法从垃圾数据中学到有价值的规律。

1. 先划分，后预处理：必须先划分训练集/测试集，然后在训练集上学习（fit）参数，再对训练集和测试集进行转换（transform）。绝不对测试集进行学习，否则造成数据泄露。

1. 用 EDA 指导预处理：通过图表和统计指标了解数据存在的问题，再针对性选择预处理方法，而不是盲目处理。

1. 用 Pipeline 封装流程：处理流程长且易于出错时，使用 Pipeline 进行自动化串联。

数据处理全流程回顾

1. 划分训练集和测试集（保持标签比例一致）
2. 进行 EDA 探索性分析：查看缺失、分布、相关性
3. 数据清洗：删除重复值 → 处理缺失值（删除行/列、中位数/众数填充、新增类别）→ 处理异常值（截断到合理区间）
4. 特征编码：序数编码（有序特征）、独热编码（无序特征）、标签编码（二分类特征/标签列）
5. 特征构造与删除：合并语义化特征、提取关键信息、删除噪音特征
6. 特征缩放：标准化（近似正态、线性模型）或归一化（图像、神经网络输入）
7. 使用 Pipeline 封装全流程

预处理完成后，就可以进行真正的模型训练和评估。如果发现模型无法拟合数据（欠拟合）或拟合过度（过拟合），如何判断和处理将是下节课的学习内容。