1. 数据预处理与特征工程
“数据清洗、缺失值填补、类别特征编码、特征缩放/归一化、特征选择与降维（PCA、LDA）” 等流程，虽然被反复提到，但要在复杂的实际数据集中一步步落实，难度很大。
摘要
在机器学习与深度学习项目中，数据预处理与特征工程是最关键的步骤之一。
无论模型多么先进，如果输入的数据质量不足，最终的预测表现都会大打折扣。本文将以实际开发中常见的场景为例，从数据清洗到特征降维，逐步剖析问题与解决方案，帮助开发者更好地理解如何高效落地这些流程。
文章目录
- 1. 数据预处理与特征工程
- 摘要
- 1 开发场景介绍
- 2 开发环境说明
- 3 数据预处理流程
- 3.1 数据清洗
- 3.2 缺失值填补
- 3.3 类别特征编码
- 3.4 特征缩放/归一化
- 3.5 特征选择与降维
- 4 可视化与流程图
- 5 实践总结
1 开发场景介绍
在一个金融风控项目中，团队需要基于大量用户交易数据构建信用风险预测模型。
但是原始数据存在以下典型问题：
- 缺失值比例高（如部分用户未提供收入信息）。
- 类别特征分布极度不均衡（如地域编码）。
- 数值特征分布跨度大，影响模型收敛。
- 特征冗余度高，直接影响训练速度和模型解释性。
这类复杂数据集往往让人“望而生畏”，但只要掌握标准化流程并结合实践经验，就能逐步解决。
2 开发环境说明
| 工具/框架 | 版本 | 备注 |
|---|---|---|
| Python | 3.10 | 主开发语言 |
| Pandas | 2.0+ | 数据处理与清洗 |
| Scikit-learn | 1.3+ | 特征工程与建模支持 |
| NumPy | 1.25+ | 数值计算库 |
| Matplotlib/Seaborn | 最新版 | 可视化辅助分析 |
3 数据预处理流程
3.1 数据清洗
- 统一日期格式（避免
2025/09/07和07-09-2025混杂）。 - 去除异常值（例如交易金额为负数）。
- 处理重复行（重复用户行为记录）。
df = df.drop_duplicates()
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'], errors='coerce')
df = df[df['amount'] >= 0]
3.2 缺失值填补
缺失值的处理方式取决于特征的性质：
- 数值型特征：均值/中位数填补
- 类别型特征：众数填补或单独分组
- 特殊情况：使用模型预测填补（如 KNNImputer）
3.3 类别特征编码
常用方法：
- 独热编码（One-Hot Encoding）：适用于类别数目有限的变量。
- 目标编码（Target Encoding）：适用于高基数特征（如邮政编码）。
3.4 特征缩放/归一化
- 标准化（StandardScaler）：适合正态分布特征。
- 归一化（MinMaxScaler）：适合数值范围差异过大的特征。
在 SVM、KMeans、PCA 等模型中，特征缩放几乎是必不可少的步骤。
3.5 特征选择与降维
- 过滤法（Filter）：相关性分析、卡方检验。
- 包裹法（Wrapper）：递归特征消除（RFE）。
- 嵌入法（Embedded）：基于 Lasso、树模型的重要性。
使用 PCA、LDA 进行降维，可以在减少特征冗余的同时提升模型泛化能力。
4 可视化与流程图
在实际工作中，我们可以用流程图直观表示预处理与特征工程的步骤：
5 实践总结
通过本文的分析，我们可以看到：
- 数据预处理和特征工程并不是单一操作，而是一系列组合拳。
- 处理过程中需要结合业务理解，避免“盲目套模板”。
- 核心目标：保证数据的一致性、可解释性与模型的可泛化性。
正如一句经典的话：“数据决定上限，模型决定下限。”
在工程实践中，投入更多精力在数据处理环节，往往能比一味追求复杂模型带来更显著的收益。
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