机器学习中的数据清洗和特征处理综述

本文参考了美团技术团队发表的《机器学习中的数据清洗和特征处理综述》，以下是学习笔记：
http://tech.meituan.com/machinelearning-data-feature-process.html
典型的监督学习过程






原文中将蓝色箭头解释为离线处理，绿色箭头解释为在线处理，我认为不好。蓝色箭头应理解为使用特征数据+标注数据经机器学习算法得出预测模型，然后将新数据输入该模型得到预测值。只不过对于美团的实际应用(如即时团购推荐)而言，绿色处理过程对实时性要求较高，所以可称其为在线处理过程。

确定特征数据

在数据来源不固定，不明了的情况下，需要考虑为了达到目标，需要哪些特征值。首先可以借鉴一些业务经验选择一些特征，然后需要对使用数据的可用性进行评估，包括数据的获取难度，数据的规模，数据的准确率，数据的覆盖率等。

特征处理过程

1，初步处理

样本采样 -- 当模型不能使用全部的数据来训练时，需要对数据进行采样，设定一定的采样率。采样的方法包括随机采样，固定比例采样等方法。

样本过滤 -- 主要是对样本中的异常点检测，以及去除作弊，spam等数据等。

2，特征分类

在分析完特征和标注的清洗方法之后，应对特征进行分类，对于不同的特征应该有不同的特征处理方法。

根据不同的分类方法，可以将特征分为(1)Low level特征和High level特征。(2)稳定特征与动态特征。(3)二值特征、连续特征、枚举特征。具体可参看原文。总的来说对于Low level特征和High level特征可能适合不同的模型；稳定特征与动态特征可以针对性地设计特征存储和更新方式；二值特征、连续特征、枚举特征则需要做特征归一化，离散化，缺省值等处理。

3，特征处理

特征处理一般有：

(1)特征归一化，离散化，缺省值

(2)特征降维

(3)特征选择

关于为什么药特征选择和降维，可以参考另外一篇文章：http://blog.csdn.net/onlyqi/article/details/50843541

文中最后用实例强调了特征监控的重要性。