实验. 利用Scikit-learn完成数据预处理

实验目标

本实验旨在通过实际操作，使学生掌握利用Scikit-learn进行数据预处理的基本流程和方法，包括数据清洗、特征缩放、缺失值处理、数据转换等。

实验环境

o    Python编程语言

o    Scikit-learn库

o    NumPy和Pandas库（用于数据处理）

o    JupyterNotebook或类似IDE（用于代码编写和结果展示）

实验数据集

选择一个包含多种数据类型（如数值型、字符型、日期型等）的公开数据集，如“Titanic乘客数据集”或“UCI机器学习库”中的其他数据集。

实验步骤

数据加载与初步探索

o    使用Pandas库加载数据集。

o    查看数据集的基本信息（如列名、数据类型、缺失值情况等）。

o    对数据进行初步的探索性分析（如绘制直方图、箱线图、散点图等）。

数据清洗

o    处理缺失值：根据数据的实际情况，选择合适的策略处理缺失值（如删除、填充均值、填充中位数、插值等）。

o    处理重复值：删除数据集中的重复记录。

o    异常值检测与处理：使用箱线图、Z-score等方法检测异常值，并决定是保留、删除还是修正这些异常值。

特征缩放与标准化

o    对数值型特征进行特征缩放（如Min-Max缩放、标准化等），以提高模型的性能。

o    使用Scikit-learn的StandardScaler、MinMaxScaler等类进行特征缩放。

数据转换

o    类型转换：将字符型特征转换为数值型特征（如使用独热编码、标签编码等）。

o    日期型特征处理：将日期型特征转换为有意义的数值特征（如提取年、月、日、星期等）。

o    特征选择：根据相关性分析、递归特征消除等方法选择重要的特征。

数据集划分

o    使用Scikit-learn的train_test_split函数将数据集划分为训练集和测试集。

实验结果展示

o    展示数据清洗前后的对比（如缺失值处理前后的数据集大小、异常值处理前后的数据分布等）。

o    展示特征缩放前后的对比（如特征值的范围变化）。

o    展示数据转换后的结果（如字符型特征转换为数值型特征后的数据集）。

实验总结

o    总结数据预处理的重要性和基本步骤。

o    分析实验过程中遇到的问题和解决方案。

o    讨论不同数据预处理方法对模型性能的影响。

实验代码参考

以下是一个使用Scikit-learn进行数据预处理的代码示例（以Titanic乘客数据集为例）：

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# 导入必要的库

# 加载数据集  

# 数据清洗  

# 处理缺失值（示例：填充年龄的中位数）  

# 删除缺失值过多的列（示例：删除“Cabin”列，因为缺失值太多）  

# 处理重复值（如果有）  

# 特征缩放  

# 数据转换，如：字符型特征转换为数值型特征（示例：性别列）  

# 独热编码（示例：对“Embarked”列进行独热编码）  

# 数据集划分  

# 展示结果（示例：查看数据清洗和转换后的前几行数据）

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