大家好！我是新人唱跳 rap 打篮球，是一个立志 2025 年开始每周都能水一篇文章的人

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机器学习 01-1
机器学习 01-2

之前我们介绍了什么是机器学习，机器学习是一种从数据生成规则、发现模型，来帮助我们预测、判断、分析和解决问题的技术。

了解了这些我们就可以尝试跑一些例子了，但你还需要掌握一个知识点，机器学习项目分为哪些步骤，才能开始你的训练

一个机器学习项目大致分为五个步骤：定义问题、收集数据和预处理、选择算法和确定模型、训练拟合模型、评估并优化模型性能。

今天来一起学习下定义问题和预处理数据

定义问题

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在定义问题这个环节中，我们要剖析业务场景，设定清晰的目标，同时还要明确当前问题属于哪一种机器学习类型。

首先我们得了解一下我们项目的业务场景。假设你是网络平台的运营人员，对微信推广文案的运营效率进行分析。

你收集了大量文案的数据，包括点赞数、转发数和浏览量等等，就像下面一样

点赞数	转发数	热度指数	文章评级	浏览量
2646	1347	7	5	260004
816	816	4	6	100004
1224	612	6	5	164502
1261	1261	6	6	163001
1720	1720	7	5	260401
1541	1541	7	5	220002

微信公众号阅读量超过 10 万之后，就不能显示它的具体阅读量了。

针对这个问题，我们的目标，建立一个机器学习模型，根据点赞数和转发数等指标，估计一篇文章能实现多大的浏览量。

估计浏览量，所以在这个数据集中：点赞数、转发数、热度指数、文章评级，这个 3 个字段都是特征，浏览量就是标签。

这里已经有要估计的标签了，所以这是一个监督学习问题。

再加上我们的标签是连续性的数值，因此它是一个回归问题。

在这个数据集中，特征和标签之间明显呈现一种相关性。

点赞数、转发数多的时候，往往浏览量也多。

但是，这种相关性可以通过哪个具体的函数来描述呢？目前我们还不知道，所以我们在这个项目中的任务就是找到这个函数。

预处理数据

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数据的收集和预处理 在所有机器学习项目中都会出现，它的作用是为机器学习模型提供好的材料。

数据好，模型才跑得好，数据的收集和预处理其实包含了很多步骤，大致分为下面六个步骤

• 收集数据
• 数据可视化
• 数据清洗
• 特征工程
• 构建特征集和标签集
• 拆分训练集、验证集和测试集

在神经网络和深度学习出来后，这些步骤的投入也不像以前那么多了

1.数据收集

我们的项目中，已经把它做好了，你可以在这里下载现有的数据集

2.数据可视化

我们可以使用下面的代码进行这些步骤

import pandas as pd

# 可视化
df_ads = pd.read_csv('data.csv')
print(df_ads.head())

# 导入数据可视化所需要的库
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
# 设置全局字体为 SimHei（黑体）[3,7,11](@ref)
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
# 解决负号显示异常[5,11](@ref)
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  
plt.plot(df_ads['点赞数'], df_ads['浏览量'],'r.',label='Training data')
plt.xlabel('点赞数')
plt.ylabel('浏览量')
plt.legend()
plt.show()

图

从这种图中可以看出来，这些数据基本上集中在一条线附近

它的标签和特征之间，好像是真的存在着线性的关系，这可以为我们选模型提供参考信息。

使用 Seaborn 的 boxplot 工具画个箱线图

看这个数据集里有没有 “离群点”，这里随便选择了热度指数这个特征，你也可以为其他特征试试绘制箱线图。

data = pd.concat([df_ads['浏览量'], df_ads['热度指数']], axis=1) # 浏览量和热度指数
fig = sns.boxplot(x='热度指数', y="浏览量", data=data) # 用seaborn的箱线图画图
fig.axis(ymin=0, ymax=800000); #设定y轴坐标

输出的箱线图：

箱线图是由五个数值点组成，分别是最小值（min）、下四分位数（Q1）、中位数（median）、上四分位数（Q3）和最大值（max）。

在统计学上，这叫做五数概括。这五个数值可以清楚地为我们展示数据的分布和离散程度。

这个图中下四分位数、中位数、上四分位数组成一个 “带有隔间的盒子”，就是所谓的箱。

上四分位数到最大值之间建立一条延伸线，就是所谓的线，也叫 “胡须”

胡须的两极就是最小值与最大值，此外，箱线图还会将离群的数据点单独绘出。

箱线图，热度指数越高，浏览量的中位数越大。

还可以看到，有一些离群的数据点，比其他的文章浏览量打了很多，这些 “离群点” 就是我们说的 “爆款文章” 了

3.数据清洗

• 处理缺失的数据
• 处理重复的数据
• 处理错误的数据
• 处理不可用的数据

这个数据集可以看到有些 “转发数” 的值为 “NaN”，意思是 Not A Number。

在 python 中，它代表无法表示、也无法处理的值，这种就是典型的脏数据

df_ads.isna().sum()

通过上面的函数统计 NaN 的个数

df_ads = df_ads.dropna()

通过上面的函数把出现 NaN 的数据行删除

离群点算脏数据吗？这个没有固定的答案，需要根据实际的情况评估，这里我们不删除这些离群点

4.特征工程

特征工程是一个专门的机器学习了领域，而且我认为它是数据处理过程中最有创造力的环节，特征工程做得好不好，非常影响机器学习模型的效率。

在数据集中，每多一个特征，模型拟合时的特征空间就更大，运算量也就更大。

所以，摈弃掉冗余的特征、降低特征的维度，能使机器学习模型训练练得更快。

特征工程还能更好地表示业务逻辑，并提升机器学习模型的性能。

我们的项目问题相对简单，对特征工程的要求不高，这里不做特征工程。

5.构建特征集和标签集

特征是所收集的各个数据点，是要输入机器学习模型的变量。

而标签是要预测、判断或者分类的内容。

对于所有监督学习算法，我们都需要向模型中输入 “特征集” 和 “标签集” 这两组数据。

因此，在开始机器学习的模型搭建之前，我们需要先构建一个特征数据集和一个标签数据集。

特征集将原始数据集的 “浏览量” 删除就行了

X = df_ads.drop(['浏览量'],axis=1)

标签是我们想要预测的浏览量

y = df_ads.浏览量

我们可以看看特征集和标签集里面都有什么数据

X.head()
y.head()

原始数据被拆分成了机器学习的特征集和标签集。

这里还需要进一步从行的维度横向拆分。

6.拆分训练集、验证集和测试集

为了简化流程，经常会省略验证的环节。只拆分训练集和测试集，此时测试集就肩负着验证和测试双重功能了。

留做测试的数据比例一般是 20% 或 30%。

如果你的数据量非常庞大，比如超过一百万的时候，那你也不一定非要留这么多。

一般来说有上万条的测试数据就足够了。

这里我们按 8/2 的比例拆分数据

# pip install scikit-learn
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)

这里请注意一下，虽然随机分割，但要指定一个 random_state 值，这样都保证程序每次运行都分割一样的训练集和测试集。

训练集和测试集每次拆分都不一样的话，那比较模型调参前后的优劣就失去了固定的标准。

现在，训练集和测试集拆分也完成了，你会发现原始数据变成了四个数据集

• 特征训练集（X_train）
• 特征测试集（X_test）
• 标签训练集（y_train）
• 标签测试集（y_test）

到这里，我们全部的数据预处理工作就结束了。

总结一下

这里我们介绍了机器学习实战 5 步中的前两步：定义问题以及数据的收集和预处理。

步明确定义要解决的问题，我们就没办法有的放矢地选择模型。

简单聊了一下数据收集和预处理的六个小步

数据可视化和特征工程，因为无定法可循，所以很考验经验，它是我们对已有数据找感觉的过程，也是下一步把数据给模型之前的必要准备。

注意：

• 六个小步骤的次序并不是固定的，按实际项目去操作
• 在一些特定的机器学习项目中，可能不需要全部用到六个步骤

好了，今天就到这里了，晚安！

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我是新人唱跳 rap 打篮球，是一个立志 2025 年开始每周都能水一篇文章的人，希望我的文章可以给你带来好心情！