别急着喂数据！聊聊AI模型训练前，那些让人头大的预处理脏活累活

搞AI模型,听起来特高大上，对吧？算法玄妙，模型复杂，动不动就改变世界，但真干过这行的人都知道，很多时候，你感觉自己不像个科学家，倒像个……洗菜工，对，就是那种在厨房后场，对着成堆带着泥的萝卜土豆，吭哧吭哧削皮、清洗、切块的活儿，这，就是数据预处理，模型训练前的数据预处理，绝对是决定你这一锅“AI大餐”是米其林三星还是黑暗料理的关键第一步，也是最繁琐、最考验耐心、最容易被新手忽视的一步。

很多人,尤其是刚入门的朋友，容易犯一个错误：拿到数据，如获至宝，立马就想塞进某个现成的模型框架里跑起来，心里痒啊，就想快点看到那个损失曲线往下掉，准确率往上飙，但这就好比不做任何处理，直接把刚从地里摘的、还带着虫眼的菜扔进锅里炒，能吃吗？也许能吃，但味道和安全性，就纯靠运气了，模型也一样，垃圾数据进去，垃圾结果出来，这是铁律。

这堆“脏活累活”到底包括些啥？咱们掰开揉碎了说说。

你得看看你手里到底有啥。 这步叫数据探查，就像买菜回家先摊开看看，数据有多少行多少列？每一列都是啥意思（年龄、收入、城市名）？数据是什么类型的（数字、文字、日期）？有没有一眼就能看到的奇怪值？年龄列里冒出来一个“999岁”，收入列里有个“-10000元”，这些就是明显的异常值，不处理掉，模型会被带沟里去，光看还不够，得画点图，把数字数据的分布直方图画出来，看看是正常的钟形，还是歪到一边，或者中间缺了一大块，这些视觉信息比干巴巴的数字表格直观多了。

面对缺失值，你头疼的时刻就来了。 数据表格里经常有空白，怎么办？最简单粗暴的方法是：删！把带有缺失值的整行数据都删掉，听着很爽快，但如果缺失的数据不多，这么干没问题；可要是你的数据本来就不多，再一删，就没剩多少了，模型会“吃不饱”，学不好，那怎么办？另一个常见思路是：填，用这一列数据的平均值、中位数填进去，这叫均值/中位数填补，对于分类数据，城市”缺了，可以用最常见的那个城市（众数）来填，更高级点的方法，可以用其他相关的列，通过一些算法来预测缺失的值，但无论哪种，都得明白，这是在“创造”数据，会引入噪声，需要谨慎。

是处理那些“不合群”的异常值。 除了刚才说的明显错误，还有一些值，它本身可能没错，但太极端了，比如一个年收入数据集，大部分人在5万到50万之间，突然蹦出几个“1亿”，这些就是异常值，它们可能是宝贵的稀有情况，也可能是数据录入的错误，你需要结合业务知识来判断：这个“1亿”是某个上市公司CEO的真实数据（该保留），还是手抖多打了几个零（该修正或删除）？如果不处理，很多模型（特别是线性模型）会被这些极端值“拉偏”，就像一颗老鼠屎坏了一锅粥。

数据格式统一，也是个磨人的事儿。 日期”，有的写成“2023-08-01”，有的写成“01/08/2023”，还有的写成“2023年8月1日”，模型看不懂这么多花样，你必须把它们全部转换成统一的格式，文本数据就更杂了，大小写不统一（“Apple”和“apple”会被当成两个词）、多余的空格、乱七八糟的标点符号……这些都需要清洗干净，还有分类数据，颜色”这一列，可能有“红色”、“Red”、“红”、“深红”，其实指的是一个东西，你得把它们归并到同一个类别下。

重头戏来了：特征工程。 这才是真正体现“洗菜工”进阶为“配菜师”水平的地方，原始数据给你的，可能就是萝卜、青菜、猪肉，但你怎么组合、怎么加工，决定了最终菜品的上限，你有“出生日期”这个原始数据，可以衍生出“年龄”、“是否生日在本月”、“星座”等新特征，在电商数据里，可以从“购买时间”衍生出“是否周末购买”、“是否节假日购买”、“是一天中的哪个时段”，这些新特征，往往比原始数据更能揭示规律，这也最依赖经验和领域知识，需要反复尝试和思考。

别忘了给数据“调调味道”。 很多机器学习算法，特别是基于距离的算法（如K近邻、支持向量机）和梯度下降优化的算法（如神经网络），都希望输入的数据是“标准”的，什么意思？就是不同特征（列）的数值范围最好差不多，年龄”范围是0-100，“年收入”范围是0-1000000，这两个数字直接扔进模型，模型会认为“收入”重要一万倍，因为它的数字大、波动大，这显然不合理，所以我们需要做标准化（缩放到均值为0，方差为1）或归一化（缩放到0-1之间），让所有特征站在同一起跑线上竞争。

这一整套流程下来,枯燥、重复、耗时，可能占到你整个AI项目60%甚至更多的时间，没有炫酷的代码，没有激动人心的训练过程，只有无尽的排查、清洗、转换，但它太重要了，干净、高质量的数据，是模型成功的基石，你用再牛的模型，再复杂的算法，数据不行，一切都白搭。

下次当你雄心勃勃地想训练一个AI模型时,先别急着打开TensorFlow或PyTorch，静下心来，好好看看你的数据，做好这场漫长而必要的“预处理”，虽然过程像洗菜切菜一样毫无光环，但请相信，当你把处理好的、干净整齐的“食材”下锅时，离炒出一盘好菜，也就不远了，毕竟，巧妇难为无米之炊，但更怕有米，却是发霉生虫的米。

（免费申请加入）AI工具导航网

相关标签： # AI模型训练前数据预处理