1. 數據預處理與特征工程
“數據清洗、缺失值填補、類別特征編碼、特征縮放/歸一化、特征選擇與降維（PCA、LDA）” 等流程，雖然被反復提到，但要在復雜的實際數據集中一步步落實，難度很大。
摘要
在機器學習與深度學習項目中，數據預處理與特征工程是最關鍵的步驟之一。
無論模型多么先進，如果輸入的數據質量不足，最終的預測表現都會大打折扣。本文將以實際開發中常見的場景為例，從數據清洗到特征降維，逐步剖析問題與解決方案，幫助開發者更好地理解如何高效落地這些流程。
文章目錄
- 1. 數據預處理與特征工程
- 摘要
- 1 開發場景介紹
- 2 開發環境說明
- 3 數據預處理流程
- 3.1 數據清洗
- 3.2 缺失值填補
- 3.3 類別特征編碼
- 3.4 特征縮放/歸一化
- 3.5 特征選擇與降維
- 4 可視化與流程圖
- 5 實踐總結
1 開發場景介紹
在一個金融風控項目中，團隊需要基于大量用戶交易數據構建信用風險預測模型。
但是原始數據存在以下典型問題：
- 缺失值比例高（如部分用戶未提供收入信息）。
- 類別特征分布極度不均衡（如地域編碼）。
- 數值特征分布跨度大，影響模型收斂。
- 特征冗余度高，直接影響訓練速度和模型解釋性。
這類復雜數據集往往讓人“望而生畏”，但只要掌握標準化流程并結合實踐經驗，就能逐步解決。
2 開發環境說明
| 工具/框架 | 版本 | 備注 |
|---|---|---|
| Python | 3.10 | 主開發語言 |
| Pandas | 2.0+ | 數據處理與清洗 |
| Scikit-learn | 1.3+ | 特征工程與建模支持 |
| NumPy | 1.25+ | 數值計算庫 |
| Matplotlib/Seaborn | 最新版 | 可視化輔助分析 |
3 數據預處理流程
3.1 數據清洗
- 統一日期格式（避免
2025/09/07和07-09-2025混雜）。 - 去除異常值（例如交易金額為負數）。
- 處理重復行（重復用戶行為記錄）。
df = df.drop_duplicates()
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'], errors='coerce')
df = df[df['amount'] >= 0]
3.2 缺失值填補
缺失值的處理方式取決于特征的性質：
- 數值型特征：均值/中位數填補
- 類別型特征：眾數填補或單獨分組
- 特殊情況：使用模型預測填補（如 KNNImputer）
3.3 類別特征編碼
常用方法：
- 獨熱編碼（One-Hot Encoding）：適用于類別數目有限的變量。
- 目標編碼（Target Encoding）：適用于高基數特征（如郵政編碼）。
3.4 特征縮放/歸一化
- 標準化（StandardScaler）：適合正態分布特征。
- 歸一化（MinMaxScaler）：適合數值范圍差異過大的特征。
在 SVM、KMeans、PCA 等模型中，特征縮放幾乎是必不可少的步驟。
3.5 特征選擇與降維
- 過濾法（Filter）：相關性分析、卡方檢驗。
- 包裹法（Wrapper）：遞歸特征消除（RFE）。
- 嵌入法（Embedded）：基于 Lasso、樹模型的重要性。
使用 PCA、LDA 進行降維，可以在減少特征冗余的同時提升模型泛化能力。
4 可視化與流程圖
在實際工作中，我們可以用流程圖直觀表示預處理與特征工程的步驟：
5 實踐總結
通過本文的分析，我們可以看到：
- 數據預處理和特征工程并不是單一操作，而是一系列組合拳。
- 處理過程中需要結合業務理解，避免“盲目套模板”。
- 核心目標：保證數據的一致性、可解釋性與模型的可泛化性。
正如一句經典的話：“數據決定上限，模型決定下限。”
在工程實踐中，投入更多精力在數據處理環節，往往能比一味追求復雜模型帶來更顯著的收益。
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