數據預處理是機器學習中非常重要的步驟，爲了能正確的分析數據，得到最佳的機器學習算法，拿到數據後我們一般來說都需要對數據進行預處理。數據預處理包括以下幾個步驟：
- 導入數據集
- 處理缺失數據
- 分類數據
- 數據分成訓練集和測試集
- 特徵縮放
導入數據集
我們當前有一組數據集如下：
Country,Age,Salary,Purchased
France,44,72000,No
Spain,27,48000,Yes
Germany,30,54000,No
Spain,38,61000,No
Germany,40,,Yes
France,35,58000,Yes
Spain,,52000,No
France,48,79000,Yes
Germany,50,83000,No
France,37,67000,Yes這組數據反映的是用戶的國籍、年齡、薪水對是否購買該商品的影響。導入數據集我們一般要用到pandas包，對於這組數據而言，前三列都是自變量，最後一列是因變量，即我們要進行預測的結果。那麼導入數據的代碼如下（這裏我們先把後面要用到的包導入）：
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
data_path = '../data/Data.csv'
#import the dataset
dataset = pd.read_csv(data_path)
X = dataset.iloc[:,:-1].values
y = dataset.iloc[:,3].valuesX爲數據中所有行的除了最後一列的所有數據，y則是最後一列的結果。這樣，數據集就被導入進來了。
處理缺失數據
仔細觀察這組數據集，我們會發現有幾行的數據出現了數據缺失的情況，比如第五行數據中就缺少了salary的信息。那麼對於這種缺失的數據應該怎麼處理呢？以下有兩種方法：
- 刪除缺失的數據（操作簡單但風險很大，容易刪除重要的數據）
- 取該列的平均值來代替缺失數據
那麼如何用python來處理呢，我們要用到的就是強大的sklearn包，其中Imputer類可以用來處理缺失數據，代碼如下所示：
# Taking care of missing data
from sklearn.preprocessing import Imputer
imputer = Imputer(missing_values = 'NaN', strategy = 'mean', axis = 0)
imputer = imputer.fit(X[:, 1:3])
X[:, 1:3] = imputer.transform(X[:, 1:3])處理之後我們再查看X的數據，會發現缺失數據已經被該列的平均值所填充。
分類數據
仔細觀察這組數據，對於年齡和薪水都是數值，而國家卻是各個國家的類別，是否購買這邊只有購買和未購買兩個類別。在機器學習中我們本質上是用方程對數據進行不同的處理，那麼針對這種不同的類別，需要將其轉換成不同的數值，來帶入我們的方程裏面。在python中，依然是使用sklearn包，要用到的工具是LabelEncoder。代碼如下：
# Encoding categorical data
# Encoding the Independent Variable
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder, OneHotEncoder
labelencoder_X = LabelEncoder()
X[:, 0] = labelencoder_X.fit_transform(X[:, 0])
onehotencoder = OneHotEncoder(categorical_features = [0])
X = onehotencoder.fit_transform(X).toarray()
# Encoding the Dependent Variable
labelencoder_y = LabelEncoder()
y = labelencoder_y.fit_transform(y)在我們使用LabelEncoder進行轉換後，第一列的數據會將國家變成0，1，2這些數值，但這樣會帶來一個問題，原本這些國家僅僅只是表示了不同的類別，但轉換成數字後會無意的將其進行了排序，而這些排序是無意義的，那麼這裏要使用虛擬編碼來解決這種問題。
所謂虛擬編碼，如下圖所示，原本數據中的國籍有三個類別法國、西班牙和德國，那麼我們可以將其分爲三列，每一列代表用戶是否是這一列的分組，比如如果該用戶是法國人，那麼法國這一列就爲1，而另外兩列爲0。
使用虛擬編碼的方式，可以將原來的一列變量變爲了三列變量，但數值之間沒有了順序的區別。使用python的話這裏用到的工具是OneHotEncoder，代碼上面也已經給出，categorical_features指的是要處理的是哪一列。當然別忘了最後一列，由於最後一列是因變量，python的函數可以自動將這一列識別爲分類數據，因此不需要再使用OneHotEncoder，直接用LabelEncoder處理即可。
數據分成訓練集和測試集
再切分數據前，我們需要談談什麼是訓練集和測試集，那麼首先，說一下機器學習這個名詞代表的意義。機器學習，顧名思義，就是讓機器學習數據之間的關係，並可以用學習到的結果對新的數據進行預測。那麼學習的過程就是不斷通過數據來修改自己的公式。機器從訓練集中的數據學習數據的相關性，學習完之後，機器需要在新的數據即測試集來測試自己訓練的成果怎樣。在python中，有非常簡單的方法來切分數據集，如下所示：
#spliting the dataset to trainset and testset
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size = 0.2, random_state = 0)其中test_size指的就是測試集所佔的比例，最後的random_state指的是切分方式，一樣的random_state切出來的結果是一樣的。關於訓練集、測試集的概念在我的另一篇博客： 吳恩達機器學習筆記-應用機器學習的建議 中有提及，是吳恩達老師的課程的筆記，可以額外參考一下。
特徵縮放
回過頭來看下這組數據，這裏重點關注下年齡和薪水，年齡的值基本在30-50浮動，而薪水在50000-80000之間浮動。機器學習中有個術語叫做歐式距離，所謂歐式距離可以看作是平面中兩個點之間的距離，顯然是兩者橫縱座標差的平方和相加後開方。那麼問題來了，如果這裏的薪水和年齡分別爲橫縱座標，那麼薪水的座標差的平方相對於年齡的來說差距非常大，那麼年齡對這個結果的影響會變得很小。因此，我們需要將年齡和薪水縮放到同一個數量級上面，有些算法可能沒用到歐式距離，但進行特徵縮放後，算法的收斂速度會變快很多（比如決策樹）。
接下來看看如何對數據進行特徵縮放，以下有兩種算法：Standardisation和Normalisation。
其中標準化中，mean(x)表示x的平均值，StandardDeviation表示標準方差，即衡量一列數據中浮動性大概有多少。那麼這裏得到的$x_{stand}$ 表示的就是平均值爲0，方差爲1的分佈。
在python中的代碼如下所示：
#feature scaling
sc_X = StandardScaler()
X_train = sc_X.fit_transform(X_train)
X_test = sc_X.transform(X_test)記得上面的分類數據中，對第一列和最後一列都進行了虛擬編碼，這些虛擬變量是否需要進行特徵縮放呢，這個需要針對不同的場景進行分析，這裏的變量值只有0和1，看起來已經進行了特徵縮放，因此可以不做特徵縮放，但進行特徵縮放後可能會對算法的性能有所提升，這裏就都進行特徵縮放。對自變量進行特徵縮放後，在看看因變量，這裏的因變量代表的是不同的類別，那麼這裏就不需要了，若是迴歸問題，那麼因變量就可能需要進行特徵縮放。
總結
以上就是數據預處理中的各個步驟，針對實際情況，不是所有的步驟都一定需要做。針對不同的場景選擇需要的步驟即可。