数据挖掘的基本过程是什么

数据挖掘的基本过程是:对数据的了解和可视化、对目标的了解以及对数据的初步处理、数据预处理、特征工程、建立模型、模型优化。

本文操作环境:windows10系统、thinkpad t490电脑。

第一步,对数据的了解和可视化

1、几行几列,有多少个特征,多少样本

2、是否有缺失值,看看缺失值的情况

3、看数据类型,是否有一些字符型数据,因为后续的模型需要用到的是数值型数据

4、对数据做个可视化,看看数据长什么样

第二步,对目标的了解以及对数据的初步处理

1、对数据挖掘的目标要有所理解,通过理解,可以进行这一步的主要分析

2、缺失值:通过对数据以及目标的理解,看看 a、是否可以直接删除该缺失数据 b、如果不能删除,用什么样的方法填充它比较好,常见的有均值,中位数,或者拉格朗日法,牛顿法等填充。这个填充要基于对数据的了解,才方便自己选择具体方法进行处理,例如你的数据可能是由于低于某些仪器的检测下限所造成缺失的,那么可以用0来填充。

3、异常值:看数据是否处于异常,可以用 3σ原则,PCA,箱线图等等,至于是否要处理也要看建模的目标对于异常值的考虑。

第三步,数据预处理

主要是对数据进行归一化,标准化,字符型数据转化成数值性数据,包括min-max,z-score, one-hot

第四步,特征工程

经历了数据的预处理之后,接下去就是进行特征工程了,特征工程顾名思义就是对数据里面的特征进行一个操作,选择后续可以提高模型效果的特征。

1、相关性分析,选择一些与目标强相关性的特征

2、递归法,一开始,可以让所有特征进入模型,之后利用模型选择出来的important_feature得到重要特征,再选择top n的特征(n由自己选择)进入模型训练

3、还有其他一些方法(后续补充)

第五步,建立模型

在进行特征工程之后,我们一般会建立2-3个模型,来比较这几个模型在这个任务上哪个模型更好。

例如:

分类模型:KNN、贝叶斯分类、决策树、随机森林、SVM、逻辑回归。。。

回归模型:简单线性回归、多重线性回归、一元非线性回归、lasso回归、岭回归。。。

聚类模型:k-means、DBSCAN密度法、层次聚类法。。。

那么一般这些模型大家都可以直接使用sklearn中对应的模型。

第六步,模型优化

选择好模型之后,对于模型性能的进一步优化也是非常重要的,

模型的参数优化:网格搜索、随机搜索,选择最优的模型参数

k-折交叉验证,避免过拟合

模型评价:一般模型评价有准确率(分类模型),或者RMSE,R2(回归模型)等,当然也有F1-score(分类问题里面数据不平衡情况)等。

以上内容是初步的一个内容,也是数据挖掘的基本流程,后续会对每一步进一步的展开说明,并且有相关的数据来展示。

以上就是数据挖掘的基本过程是什么的详细内容,更多请关注html中文网其它相关文章!

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