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B.【机器学习实践系列二】数据挖掘-二手车价格交易预测（含EDA探索、特征工程、特征优化、模型融合等）_汀、人工智能的博客-CSDN博客
https://blog.csdn.net/sinat_39620217/article/details/130127123以下是我的一些整理和启发
数据查看
在进行数据挖掘之前，首先需要深入了解数据集的基本情况。我们都知道特征工程包括异常值处理、缺失值填充、归一化、规范化等操作，但实际上，并不是所有数据集都需要进行这些处理。我们需要根据数据集的具体情况进行分析，找出最合适的处理方法。
首先，我们可以使用pandas库来读取数据并生成一个dataframe数据类型。这里有一些方法可以用来查看数据的概况，例如通过查看统计描述、绘制箱线图等。异常值可能是偏离均值的点，缺失值也可能是0，需要根据具体情况来分析。
Train_data.info() # 查看数据基本信息，可通过此方法来直接判断NaN是否存在
Train_data.describe() # 查看数据的统计信息，根据方差和最大值最小值来判断异常值，也可以来判断是否#需要进行归一化
特征工程
接下来，我们可以进行特征工程。在此之前，通常需要进行数据可视化来进行经验判断，然后再进行特征选择。特征工程包括以下几个方面：
- 数据预处理：清洗、填充缺失值、去除异常值、数据类型转换等。
- 特征提取：从原始数据中提取有用的信息。例如，从文本数据中提取词频、n-gram，从图像数据中提取颜色、纹理特征等。
- 特征构建：创建新的特征，例如组合现有特征、创建多项式特征、时间序列数据的移动平均等。
- 特征编码：将类别特征（如性别、职业）转换为数值型特征，例如独热编码、标签编码、二进制编码等。
- 特征缩放：将特征缩放到相同的尺度，如归一化、标准化、最大最小缩放等。
- 特征选择：从全部特征中挑选最有预测能力的特征子集，如基于相关性、基于信息增益、递归特征消除、LASSO正则化等。
- 降维：减少特征维数，以便于数据可视化和降低计算复杂度。常用方法有主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）、t-分布邻域嵌入（t-SNE）等。
需要注意的是，在进行特征工程时，不仅要对训练集进行处理，还要对测试集进行相同的处理。
模型训练与集成
解析原文代码：使用xgb进行五折交叉验证
# 导入分层k折交叉验证类
from sklearn.model_selection import StratifiedKFold
# 实例化一个分层k折交叉验证对象，指定分为5个子集，打乱数据，设置随机种子为0
sk = StratifiedKFold(n_splits=5, shuffle=True, random_state=0)
# 初始化两个列表，用于存储训练集和验证集上的平均绝对误差
scores_train = []
scores = []
# 使用分层k折交叉验证方法，将数据集划分为训练集和验证集
for train_ind, val_ind in sk.split(X_data, Y_data):
# 提取训练集数据
train_x = X_data.iloc[train_ind].values
train_y = Y_data.iloc[train_ind]
# 提取验证集数据
val_x = X_data.iloc[val_ind].values
val_y = Y_data.iloc[val_ind]
# 用XGBoost模型拟合训练数据
xgr.fit(train_x, train_y)
# 对训练集和验证集进行预测
pred_train_xgb = xgr.predict(train_x)
pred_xgb = xgr.predict(val_x)
# 计算训练集和验证集上的平均绝对误差
score_train = mean_absolute_error(train_y, pred_train_xgb)
scores_train.append(score_train)
score = mean_absolute_error(val_y, pred_xgb)
scores.append(score)
StratifiedKFold函数的IPO：
- 输入（Input）：数据集的特征（X_data）和标签（Y_data），折数（n_splits），是否打乱数据（shuffle），随机种子（random_state）。
- 处理（Process）：根据指定的参数对数据集进行分层k折划分。
- 输出（Output）：返回一个生成器，其中包含每次划分的训练集和验证集的索引。
所以我们在进行交叉验证，只需要定义一个对象，设置好k折，接着可以调用split来得到每次交叉的数据集列表。
循环的工作：
- 使用分层k折交叉验证方法将数据集划分为训练集和验证集。
- 用XGBoost模型拟合训练数据。
- 对训练集和验证集进行预测。
- 计算训练集和验证集上的平均绝对误差，并将误差分别添加到scores_train和scores列表中。
需要注意的是，这一步涉及到模型的具体超参数，我们需要人为调整这些参数，并使用交叉验证来评估模型参数的效果。
模型训练
在模型训练阶段，可以将模型定义和模型训练分开编码。先进行模型评估，当参数合适时，再使用整个数据集进行模型训练。这是调参的基本思路。
由于本例中使用了两个模型准备进行集成，因此需要对两个模型进行相同的训练操作。
最后，可以进行简单的模型加权融合。由于基模型较少，可以直接进行加权融合。集成学习方法有很多种，这里采用的是boosting方法。尽管使用了较强的模型，AdaBoost也是一个可行的选择。在这里值得思考的是将bagging与boosting结合起来，因为它们处理的对象不同：boosting主要处理特征，而bagging主要处理样本。如果数据量足够大，这种结合可能会提高预测效果。
总之，在进行数据挖掘时，我们需要根据数据集的具体情况来进行特征工程、模型训练和集成。在这个过程中，我们要关注模型的参数调整和训练效果，以便于获得最佳的预测结果。同时，探索不同的集成学习方法，如将bagging和boosting结合起来，也是值得尝试的方向。