三分钟看懂机器学习中应该注意哪些问题？

本文简单谈谈机器学习中应该注意的一些问题。仅供大家参考学习和讨论。

1. 特征预处理

机器学习中的输入数据必须是数值类型的，但是现实问题中不免会有一些类别类型的数据，比如性别，颜色，婚姻状况等等，这些类别的数据是无法直接用于机器学习的。那么如何将这类数据转变成数值类型的数据呢？通常可以利用one hot 编码或者标签编码将这类数据变换成数值类型的数据。

比如性别，性别可以分为男，女，这种数据可以利用标签编码来将其变换成数值类型的特征，比如男变换成0，女变换成1。如果性别中还包含未知，或者保密，此时可以将数据通过one hot 编码将其变成四个变量，性别_男，性别_女，性别_未知，性别_保密，这四个变量的取值都是0,1取值的，某个用户的性别属性属于哪种，哪个变量取值就是1，其余变量取值为0。比如某个用户性别为男，那么对应的特征为[性别_男，性别_女，性别_未知，性别_保密]=[1,0,0,0]。

容易看出，如果利用one hot 编码会使得特征个数增加，如果利用标签编码，不会使得特征个数增加，这是因为利用标签编码变换特征时，只是将原来的特征变换为0或者1。

2. 时间序列数据的交叉验证

针对时间序列类型的数据集，交叉验证不能用一般的k折交叉验证或者留一法来验证。这是因为，时间序列类型的数据比较特殊，在某个时间段的特征在另一个时间段不一定具有相同的特征。另外，如果采用采样的方法，有可能导致验证时会在先于训练集中时间点的数据上验证，这种测试是不合理的。

对于时间序列类型的数据，可以利用前向链式策略来验证，比如k折交叉验证：

fold 1 : training [1], test [2]

fold 2 : training [1 2], test [3]

......

fold k : training [1 2 ... k], test [k+1]

其中下标表示时间序列的单位，比如日，月，年等。

3. 缺失值

给定一个数据集，如果其中某个特征中缺失值的比例比较高，处理的方法可以参考以下几种做法。

第一种，将缺失值设为一种特殊类别的数据，将其作为一种特殊情形。

第二种，将相应的特征直接剔除掉。