【机器学习】噪声数据的理解

女爷i 2023-09-27 14:48 63阅读 0赞

#### 文章目录 ####

*  一、噪声数据
 *   *  1.1 分箱
     *  1.2 回归
     *  1.3 聚类
     *  1.4 其他
 *  二、数据清理作为一个过程
 *   *  2.1 偏差检测
     *   *  2.1.1 使用“元数据”：关于数据的数据
         *  2.1.2 编码格式：存在使用不一致、数据表示不一致
         *  2.1.3 字段过载
         *  2.1.4 唯一性规则
         *  2.1.5 连续性规则
         *  2.1.6 空值规则
     *  2.2 数据变换（纠正偏差）
     *  2.3 迭代
     *  2.4 加强交互性
 *  三、数据集成和变换
 *   *  3.1 数据集成
     *  3.2 数据变换
     *  3.3 规范化
     *   *  3.3.1 Min-Max 规范化(最小-最大规范化)
         *  3.3.2 Min-Max 规范化(最小-最大规范化)例子代码（红酒数据集）
         *  3.2.3 缺点
     *  3.3 Score 规范化(零-均值规范化)
     *   *  3.3.1 Score 规范化(零-均值规范化)例子代码（红酒数据集）

## 一、噪声数据 ##

噪声数据（Noisy Data）就是无意义的数据，这个词通常作为损坏数据的同义词使用。

### 1.1 分箱 ###

通过考察数据的“近邻”（周围的值）来光滑有序数据的值。局部光滑。

*  划分：等频、等宽
 *  光滑：用箱均值、用箱中位数、用箱边界（去替换箱中的每个数据）
 *  箱中的最大和最小值被视为箱边界。箱中的每一个值都被最近的边界值替换

### 1.2 回归 ###

用一个函数（回归函数）拟合数据来光滑数据。

*  线性回归
 *  多元线性回归

![在这里插入图片描述][806117866d8b48659c02715168aa591c.png]

### 1.3 聚类 ###

将类似的值聚集为簇 A A A。

噪声数据是有益处的。

![在这里插入图片描述][866c5a17b2d940de9837761ce5c2d59e.png]

### 1.4 其他 ###

如数据归约、离散化和概念分层。

## 二、数据清理作为一个过程 ##

### 2.1 偏差检测 ###

#### 2.1.1 使用“元数据”：关于数据的数据 ####

例如，每个属性的数据类型是什么？定义域是什么？

#### 2.1.2 编码格式：存在使用不一致、数据表示不一致 ####

例如：日期“2015／12／08”和”08／12／2015＂

#### 2.1.3 字段过载 ####

新属性的定义挤进已定义的属性的未使用（位）部分

#### 2.1.4 唯一性规则 ####

给定属性的每个值都必须不同于该属性的其他值

#### 2.1.5 连续性规则 ####

属性的最低值和最高值之间没有缺失的值，并且所有的值还必须是唯一的（例如，检验数）

#### 2.1.6 空值规则 ####

说明空白、问号、特殊符号或指示空值条件的其他串的使用（例如，一个给定属性的值何处不能用），以及如何处理这样的值

### 2.2 数据变换（纠正偏差） ###

*  数据清洗工具：使用简单的领域知识（邮政地址知识和拼写检查），检查并纠正数据中的错误。在清理多个数据源的数据时，这些工具依赖分析和模糊匹配技术。
 *  数据审计工具：通过分析数据发现规则和联系，并检测违反这些条件的数据来发现偏差。
 *  数据迁移工具：允许说明简单的变换。
 *  ETL（提取／变换／装入）工具：允许用户通过图形用户界面说明变换。
 *  通常这些工具只支持有限的变换。

### 2.3 迭代 ###

*  需要迭代执行偏差检测和数据变换（纠正偏差）这两步过程。
 *  通常需要多次迭代才能达到满意的效果。

### 2.4 加强交互性 ###

*  数据清理工具：kettle 是一个开源的数据清理工具
 *  开发数据变换操作规范说明语言

## 三、数据集成和变换 ##

*  数据集成合并多个数据源中的数据，存放在一个一致的数据库(如数据仓库)中。
 *  源数据可能包括多个数据库，数据立方或一般文件。
 *  数据变换将数据转换或统一成适合于挖掘的形式。

### 3.1 数据集成 ###

1.  实体识别：元数据可帮助避免错误
2.  属性冗余与相关性分析：相关分析
3.  数据重复（元组冗余）
4.  数据值冲突的检测与处理：表示、比例或编码不同

### 3.2 数据变换 ###

1.  平滑：去掉数据中的噪声。技术包括分箱、回归、聚类。
2.  聚集 Aggregation：对数据进行汇总或聚集。
3.  数据泛化（概化）：使用概念分层，用高层概念替换低层或“原始”数据。
4.  规范化：将属性数据按比例缩放，使之落入一个小的特定区间。最小-最大、Z-Score、按小数定标规范化。
5.  属性构造（特征构造）：由给定的属性构造新的属性并添加到属性集中，以帮助挖掘过程。可以帮助提高准确率和对高维数据结构的理解。

数据立方体聚集：  
![在这里插入图片描述][5ab21eedf84541b4b7f67ed26eb23e7d.png]  
概念分层：  
![在这里插入图片描述][afb894e4750447a9b22102882689b23a.png]  
![在这里插入图片描述][05d22273863044f8b495e04558bf406c.png]

### 3.3 规范化 ###

#### 3.3.1 Min-Max 规范化(最小-最大规范化) ####

规范化公式：

![在这里插入图片描述][1fb0603c510c422888d16ef2bff497ca.png]

#### 3.3.2 Min-Max 规范化(最小-最大规范化)例子代码（红酒数据集） ####

1.  事先准备，采用红酒数据集，将数据拿出：

from sklearn.model_selection import train_test_split
    from sklearn import linear_model
    from sklearn.datasets import load_wine
    wine = load_wine()
    X = wine.data
    y = wine.target

1.  支持向量机

from sklearn import svm
    svm = svm.SVC()

1.  支持向量机 training score:

print("支持向量机 training score: ",svm.score(X,y))
    svm.fit(wine_X,y)

运行结果为：

![在这里插入图片描述][e62dc16860484892a514e0c368e67a3c.png]

1.  手动让其进行 Min-Max 规范化(最小-最大规范化)：

wind_X=X.copy()
    for i in range(13):
        columu_X = X[:, i]
        wind_X[:, i] = (columu_X-columu_X.min())/(columu_X.max()-columu_X.min())
    print(wind_X)

1.  对照组，输出之前的训练得分：

svm.fit(X,y)
    print("支持向量机 training score: ",svm.score(X,y))

1.  支持向量机归一化后 training score:

svm.fit(wind_X,y)
    print("支持向量机归一化后 training score: ",svm.score(wind_X,y))

1.  结果：可以看出，对其改善很大：

![在这里插入图片描述][753b217af70644168c1d1d703a45c906.png]

#### 3.2.3 缺点 ####

1.  若存在离群点，可能影响规范化
2.  若在规范化后添加新的数据，当新数据落在原数据的区间\[min A， max A \]之外，将导致“越界”错误

### 3.3 Score 规范化(零-均值规范化) ###

z-score 规范化（零均值规范化）：属性  A A A 的值基于  A A A 的平均值和标准差规范化。

![在这里插入图片描述][0c5d2c43352f4d9fba88416dd53e35a1.png]

对离群点不敏感。

#### 3.3.1 Score 规范化(零-均值规范化)例子代码（红酒数据集） ####

1.  事先准备，采用红酒数据集，将数据拿出：

from sklearn.model_selection import train_test_split
    from sklearn import linear_model
    from sklearn.datasets import load_wine
    wine = load_wine()
    X = wine.data
    y = wine.target

1.  支持向量机

from sklearn import svm
    svm = svm.SVC()

1.  使用模型里的按列归一化：

from sklearn import preprocessing
    #数据预处理：按列归一化
    wine_X=preprocessing.scale(X)
    print(wine_X)

1.  输出结果为：

![在这里插入图片描述][b19506df7f51492a903c6d1f027283ad.png]

1.  手动撰写按列归一化

wind_X=X.copy()
    for i in range(13):
        columu_X = X[:, i]
        wind_X[:, i]=(columu_X-columu_X.mean())/columu_X.std()
    print(wind_X)563

结果查看：

![在这里插入图片描述][15dcbedbc3e4481da2da391cf8f5efcb.png]

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