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在特征工程（上），我们提到了坏数据对整个数据集的危害，那么我们有什么方法去挑选出并剔除坏数据呢？
缩放
缩放，顾名思义，将特征值从自然范围（比如0到1000）转换到标准范围（0到1或-1到1）。
对于多特特征，缩放可以帮助提升梯度下降法的收敛速度；避免因训练时超出数值范围（如大于float型最大值的范围）而造成的NaN而产生的后果（即NaN陷阱）；帮助模型为特征确定合适的权重。
除了将[min,max]以线性方式缩放到诸如[0,1]范围之内，还有另一种缩放策略——计算每个数值的Z得分。
Z得分的计算公式如下：
缩放值=（原始数值-平均值）/标准偏差
scaled=(value-mean)/stddev极端离群值
通过将totalRooms/population得到roomsPerPerson特征。
california_housing_dataframe["rooms_per_person"] = (
california_housing_dataframe["total_rooms"] / california_housing_dataframe["population"])使用pyplot绘制其概率分布如下：
我们可以看到，人均房间数大部分分布在1到2之间。但是在图的右侧我们不难观察到甚至于人均55个房间，可以说该分布具有很长的尾巴。由于右侧的这些分布偏离我们的主要分布很远，因此需要降低这些极端离群值对数据集的影响。
其中一个处理极端离群值的方法就是取对数。
roomsPerPerson=log((totalRooms / population) + 1)
我们可以看到在对数据进行取对数处理过后，最远的离群值到了4左右，相比最远到55少了不少，但是仍然有很多离群值。即使用对数缩放之后仍存在部分离群值。如果这时候我们将roomsPerPerson的最大值限制为4呢？也就是所有大于4的值都会变为4。
roomsPerPerson = min(totalRooms / population, 4)
可以看到，由于将特征值最大值限制为了4，因此所有大于4的值都会变成4，因此在4的地方会出现激增。尽管这个地方出现了一个峰值，但也比原始数据有用的多。
分箱
假设我们存在一个特征值分布在从32到44范围之内的特征。
可以看出，跟随纬度的变化，房价的变化不再是线性关系。为了将纬度特征变成一个实用的预测指标，则需要对纬度进行分箱。
即对32到44之间的内容等分为11份。如第一个箱（Bin）是从32到34，第二个箱是从34到36…
我们使用一个具有11个元素的矢量来表示，即33纬度坐落在第一个箱内，则该纬度表示为：
[1,0,0,0,0,0,0,0,0,0]清查
有时，在进行数据集准备的时候，我们获取的数据往往存在不可靠的情况。其具体表现有如下几种：
不良标签：将钢笔误标记为茶杯
重复样本：一个样本存在两次（同时存在训练集和验证集/测试集中，相当致命）
不良特征值：特征值错误，如将房价错误地多大了一个0
遗漏值：如某个房屋的价格忘记输入了，导致该样本的特征值为NaN
在同上面的一些对数据的处理过程中，直方图是可视化数据集中的数据的一种很直观的方法。同时，了解数据的最大值最小值、均值和中间值和标准偏差（方差）都是很有作用的。
最后请记住，良好的机器学习依赖于良好的数据。
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