Python 数据分析的艺术：探索高级技巧和技术

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

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。