机器学习数据预处理全流程指南
在机器学习项目中，数据预处理是至关重要的一步，它直接影响到模型的性能和效果。本文将详细介绍数据预处理的各个环节，包括特征组合、数据清洗、处理文本和分类属性、自定义转换器、特征缩放以及转换管道等内容。
1. 特征组合与相关性分析
在开始进行机器学习算法的数据准备之前，我们可以先对数据进行一些特征组合，以获取更多有价值的信息。例如：
housing["rooms_per_household"] = housing["total_rooms"]/housing["households"] housing["bedrooms_per_room"] = housing["total_bedrooms"]/housing["total_rooms"] housing["population_per_household"]=housing["population"]/housing["households"]接下来，我们可以查看相关矩阵，了解各个特征与房屋中位数价值之间的相关性：
corr_matrix = housing.corr() corr_matrix["median_house_value"].sort_values(ascending=False)输出结果如下：
| 特征 | 相关性 |
| — | — |
| median_house_value | 1.000000 |
| median_
