数据预处理的优化
缺失值处理：
-
interpolate()函数：使用插值方法填充缺失值。 -
KNNImputer()模块：通过 K 最近邻算法估计缺失值。 -
MICE方法：通过多重插补创建多个数据集并组合结果。
异常值检测和处理：
-
IQR()方法：识别超出四分位数范围的异常值。 -
Isolation Forest算法：孤立具有异常行为的数据点。 -
DBSCAN算法：基于密度聚类检测异常值。
特征工程
立即学习“Python免费学习笔记（深入）”；
特征选择：
-
SelectKBest函数：根据卡方检验或 ANOVA 统计量选择最佳特征。 -
SelectFromModel模块：使用机器学习模型（如决策树）选择特征。 -
L1 正则化：惩罚模型中特征的权重，从而选择最重要的特征。
特征变换：
-
标准化和归一化：确保特征在同一范围内，提高模型性能。 -
主成分分析（PCA）：降低特征维度，去除冗余信息。 -
局部线性嵌入（LLE）：保留局部结构的非线性降维技术。
机器学习模型的优化
超参数调优：
-
GridSearchCV函数：自动化地搜索最佳超参数组合。 -
RandomizedSearchCV模块：使用随机搜索算法更有效地探索超参数空间。 -
贝叶斯优化：使用概率模型指导超参数搜索。
模型评估和选择：
-
交叉验证：将数据集拆分多个子集，以评估模型的泛化能力。 -
ROC/AUC 曲线：评估分类模型的性能。 -
PR 曲线：评估二元分类模型的精度和召回率之间的权衡。
可视化和交互性
交互式仪表板：
-
Plotly和Dash库：创建交互式图表，允许用户探索数据和调整模型。 -
Streamlit框架：构建快速、简单的 WEB 应用程序，分享数据见解。
地理空间分析：
-
Geopandas库：处理地理空间数据，如形状文件和栅格数据。 -
Folium模块：创建带有地图的可视化。 -
OpenStreetMap数据集：提供用于地理空间分析的免费和开放的数据。
高级技巧
机器学习管道：
- 将数据预处理、特征工程和建模步骤组合成可重用的管道。
- 简化工作流程，提高可重复性和可维护性。
并行处理：
- 利用
multiprocessing和joblib库进行数据密集型任务的并行处理。 - 缩短运行时间，提高大型数据集的处理效率。
云计算：
- 使用
AWS、GCP或Azure等云平台进行大规模数据分析。 - 扩展计算资源，处理超大地数据集并加速分析过程。
