数据预处理与特征工程AI模型训练的前提工作
在人工智能新手入门教程中，数据预处理和特征工程是理解AI模型如何工作并构建有效模型的关键步骤。这些过程对于任何想要深入学习的人工智能领域都至关重要。
数据质量检查
1. 清理无效或异常数据
在开始之前，我们需要确保我们的数据集没有错误或不一致性。这包括去除重复记录、修正拼写错误以及删除任何不相关的信息。例如，如果我们正在进行图像分类任务，我们可能需要清理图片中的水印或其他干扰元素。
2. 处理缺失值
许多实例可能会有缺失值，这些值可能会对我们的分析产生负面影响。我们可以使用简单的方法，如平均值填充或者更复杂的手法，如多次迭代均匀插值（MIIME）来处理这些缺失。
3. 标准化/归一化
为了避免不同特征之间因数级别差异而引起的问题，我们通常需要将所有输入特征标准化到一个共同尺度上。这可以通过最小-最大规范化（Min-Max Scaling）或者Z分数标准化等方法实现。
特征选择与抽取
1. 手动选择显著特征
在某些情况下，可以根据业务知识和经验从大量可用特征中手动选择那些看起来最有用的。如果目标变量是一个连续变量，相关系数可以帮助确定哪些独立变量对其有最大影响力。
2. 自动选择重要性高的特征
自动计算每个候选功能与目标变量之间关系强度的一种技术称为逐步回归，它涉及反复添加最相关功能直到达到最佳模型性能水平。在机器学习算法中，有一些内置函数能够帮助我们自动挑选出表现较好的特征，比如Random Forest 或者 Gradient Boosting Machines 的 feature_importances() 方法。
3. 高维空间降维技术
当面临高维问题时，即使是简单的线性回归也变得困难，因为过于多样的组合往往导致过拟合。主成分分析（PCA）、t分布随机嵌入单元（t-SNE）和最近邻嵌入映射（LLE）等降维技术被广泛用于减少噪声并简化复杂结构，使得模式变得更加明显，从而提高了分类器性能。
特征转换与编码
转换类型：离散型转换与连续型转换
离散型转换：
码哑编码：将文本描述转换为数字表示，以便于机器学习算法理解。
字典编码：利用词汇表将文本压缩为更紧凑形式以提高效率。
连续型转换：
核函数：通过应用核函数来扩展原始空间以捕捉非线性关系。
波浪基正交形态学(WT）：一种数学工具，用来检测边缘、角点和纹理结构，并能提供关于信号频谱的一般视图。
结论
虽然这篇文章主要聚焦于人工智能新手入门教程中的数据预处理和特征工程，但它仅触及冰山一角。在实际应用中，每个项目都有其独有的需求，因此了解不同的策略、工具，以及它们如何相互作用是非常重要的。此外，不断进步的人工智能领域意味着新的方法不断出现，所以持续学习并保持开放的心态也是成为AI专家的关键部分之一。
