在机器学习中,我们通常会经历以下步骤:数据预处理、特征工程、模型选择、模型训练和评估,下面是一个使用pandas进行机器学习的端到端场景示例。
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1. 数据加载与预处理
我们需要导入必要的库并加载数据,假设我们有一个CSV文件,其中包含我们要使用的数据集。
import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split 加载数据 data = pd.read_csv('data.csv') 查看数据基本信息 print(data.info()) print(data.describe())
2. 数据清洗
数据清洗是机器学习的第一步,包括处理缺失值、异常值等。
处理缺失值 data = data.dropna() # 删除含有缺失值的行 处理异常值,这里以Zscore为例 from scipy import stats z_scores = stats.zscore(data) abs_z_scores = np.abs(z_scores) filtered_entries = (abs_z_scores < 3).all(axis=1) data = data[filtered_entries]
3. 特征工程
特征工程包括特征选择和特征变换,是机器学习的重要环节。
特征选择,这里以相关性分析为例 correlation = data.corr() columns_to_keep = [column for column in correlation.columns if any(correlation[column] > 0.5)] data = data[columns_to_keep] 特征变换,这里以标准化为例 from sklearn.preprocessing import StandardScaler scaler = StandardScaler() data = pd.DataFrame(scaler.fit_transform(data), columns=data.columns)
4. 划分数据集
将数据集划分为训练集和测试集。
X = data.drop('target', axis=1) # 假设'target'是我们要预测的目标变量 y = data['target'] X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
5. 模型选择与训练
选择一个模型并进行训练,这里以线性回归为例。
from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.metrics import mean_squared_error 创建模型并训练 model = LinearRegression() model.fit(X_train, y_train) 预测并评估模型 predictions = model.predict(X_test) mse = mean_squared_error(y_test, predictions) print(f"Mean Squared Error: {mse}")
以上就是一个使用pandas进行机器学习的端到端场景示例。
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