《Data Preparation for Machine Learning》是Jason Brownlee撰写的一本专注于机器学习数据准备的实用指南。本书于2020年出版，旨在帮助机器学习从业者掌握数据清洗、特征选择和数据转换等关键技术，以提升模型性能和预测能力。

书籍背景与目标

在机器学习项目中，数据准备是至关重要却又常被忽视的环节。作者指出，尽管机器学习算法的实现已经相对成熟，但数据的准备和处理却因每个项目数据的独特性而变得极具挑战性。本书的目标是填补这一知识空白，通过提供系统化的数据准备方法和Python代码示例，帮助读者快速上手并应用到实际项目中。

内容概览

全书分为六个主要部分，涵盖了数据准备的各个方面：

第一部分：基础

• 第1章：介绍机器学习项目中的数据准备步骤，强调其在整个预测建模流程中的重要性。

• 第2章：探讨数据在机器学习中的作用，解释为什么原始数据需要经过准备才能用于建模。

• 第3章：概述常见的数据准备技术，包括数据清洗、特征选择、数据转换、特征工程和降维。

第二部分：数据清洗

• 第5章：介绍基本的数据清洗方法，如删除单一值列、处理低方差特征和重复行。

• 第6章：讲解如何识别和处理数据中的异常值，包括标准差法和四分位距法。

• 第7章：探讨标记和处理缺失数据的方法，强调缺失值对模型性能的影响。

第三部分：特征选择

• 第11章：介绍特征选择的基本概念，包括监督和无监督方法，以及如何根据数据类型选择合适的统计方法。

• 第12章：针对分类目标变量，讲解如何选择分类输入特征，使用卡方检验和互信息统计量。

• 第13章：针对数值输入和分类目标变量，介绍如何使用ANOVA F检验和互信息统计量进行特征选择。

• 第14章：针对回归目标变量，探讨如何选择数值输入特征，使用相关性统计和互信息统计量。

第四部分：数据转换

• 第17章：讲解如何对数值数据进行缩放，包括归一化和标准化。

• 第18章：介绍处理含异常值数据的鲁棒缩放方法。

• 第19章：讲解如何对分类数据进行编码，包括序数编码和独热编码。

第五部分：高级转换

• 第24章：探讨如何同时处理不同类型数据的转换，以及如何在回归任务中转换目标变量。

• 第26章：介绍如何保存和加载数据转换对象，以便在新数据上复现模型。

第六部分：降维

• 第27章：介绍降维的概念及其在减少输入变量中的作用。

• 第28-30章：分别介绍线性判别分析（LDA）、主成分分析（PCA）和奇异值分解（SVD）等降维技术。

适用人群

本书适合有一定机器学习基础的开发者，尤其是那些熟悉Python编程、NumPy和scikit-learn库的读者。书中提供了大量可直接运行的代码示例，读者可以通过实践快速掌握数据准备的技巧。

书籍特色

• 实战性强：通过具体的Python代码示例，读者可以快速将理论应用于实际项目。

• 系统全面：涵盖了从数据清洗到降维的完整数据准备流程。

• 易于上手：语言简洁明了，适合初学者和有一定经验的从业者。

总之，《Data Preparation for Machine Learning》是一本实用性强、覆盖面广的机器学习数据准备指南，适合所有希望提升模型性能的机器学习从业者阅读和参考。