1.1.2 熟悉任务和数据

在Python机器学习的旅程中，第一步也是至关重要的一步是熟悉你将要解决的任务以及你手中的数据。这一过程不仅能够帮助你明确目标，还能为后续的数据预处理、模型选择与调优奠定坚实的基础。本节将深入探讨如何有效地理解和分析任务需求，以及如何对数据进行初步的探索与准备。

1.1.2.1 理解任务需求

1.1.2.1.1 明确任务类型

首先，需要明确你的机器学习任务是哪种类型。机器学习大致可以分为监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习四大类。在《Python机器学习基础教程(上)》中，我们主要聚焦于监督学习，因为它在实际应用中最为广泛，包括分类、回归和排序等任务。

• 分类：将输入数据划分为预定义的类别之一，如垃圾邮件识别、图像分类等。
• 回归：预测一个或多个连续值的结果，如房价预测、股票价格预测等。
• 排序（或称为排序学习）：对一组项目进行排序，如搜索引擎结果排序、推荐系统排名等。

1.1.2.1.2 分析任务目标

理解任务的具体目标同样重要。这包括确定你希望模型达到的性能指标（如准确率、召回率、F1分数、均方误差等），以及这些指标如何与业务目标相关联。例如，在医疗诊断中，高召回率可能比高准确率更为重要，因为漏检可能比误检带来更大的风险。

1.1.2.1.3 评估资源限制

此外，还需要考虑执行任务时的资源限制，包括计算资源（CPU、GPU、内存）、时间成本和数据获取难度等。这些限制将影响你选择何种算法、构建多大的模型以及是否需要进行数据增强或降维。

1.1.2.2 数据探索与预处理

1.1.2.2.1 数据收集

数据是机器学习的核心，因此首先需要收集与任务相关的数据。数据来源多种多样，可以是内部数据库、公开数据集、API接口等。在收集数据时，应注意数据的合法性、完整性和时效性。

1.1.2.2.2 数据描述

收集到数据后，第一步是进行数据描述，即对数据集进行概览，了解其基本属性。这包括查看数据的维度（特征数量和样本数量）、数据类型（数值型、类别型、时间戳等）、缺失值情况、异常值以及数据的分布情况（如均值、中位数、标准差、偏度、峰度等统计量）。

1.1.2.2.3 数据清洗

数据清洗是数据预处理的关键步骤，旨在解决数据中的各种问题，如缺失值处理、异常值处理、数据格式统一等。

• 缺失值处理：常见的处理方法有填充（如用均值、中位数、众数填充）、删除（直接删除含有缺失值的行或列，但需注意数据量的减少可能导致信息损失）、插值（如时间序列数据中的插值）或建模预测（使用机器学习模型预测缺失值）。
• 异常值处理：异常值可能是测量错误或极端情况，需根据业务逻辑决定是保留、删除还是调整。常用的检测方法有基于统计的方法（如3σ原则）、基于距离的方法（如孤立森林）等。
• 数据格式统一：确保数据集中的所有特征都符合模型输入的要求，如将类别型数据编码为数值型（独热编码、标签编码等）。

1.1.2.2.4 特征工程

特征工程是提升模型性能的重要手段，它涉及特征的选择、创建和转换。

• 特征选择：从原始特征中挑选出对模型预测最有帮助的特征，以减少计算量、避免过拟合、提高模型可解释性。常用的特征选择方法有过滤法（基于统计测试选择特征）、包装法（通过模型性能评估选择特征）和嵌入法（在模型训练过程中自动选择特征）。
• 特征创建：基于现有特征生成新的特征，以捕捉数据中潜在的模式或关系。例如，在日期时间数据中，可以创建年、月、日、星期、季度等新特征；在文本数据中，可以提取词频、TF-IDF值等统计特征。
• 特征转换：对特征进行标准化（如Z-score标准化）、归一化（如Min-Max归一化）、多项式扩展、对数变换等，以改善模型的收敛速度和性能。

1.1.2.2.5 数据划分

最后，需要将清洗和预处理后的数据集划分为训练集、验证集和测试集。训练集用于训练模型，验证集用于调整模型参数（如超参数调优），测试集则用于评估模型的最终性能。数据划分的比例通常根据任务需求和数据量来确定，常见的划分比例有70%/15%/15%、80%/10%/10%等。

1.1.2.3 总结

熟悉任务和数据是机器学习项目成功的关键一步。通过明确任务类型和目标、评估资源限制、进行数据探索和预处理，可以为后续的模型选择与调优奠定坚实的基础。在这个过程中，需要综合运用统计学、数据可视化、领域知识等多种工具和方法，以全面而深入地理解数据和任务。记住，好的数据准备往往能带来事半功倍的效果，因此在机器学习的道路上，永远不要忽视数据的重要性。