1. 数据处理的主要操作
映射与收集数据 ：我们获得数据后需要对数据的每一列都定义属性，这样才方便我们接下来的数据处理。
缩放大型数据：对于使用数据不一定要全部使用，我们应该根据情况选择我们需要的数据，或者说根据我们的需求增加数据。
处理噪声与错误：主要分为两种问题，内部错误：由于模型设计问题产生的错误；外部错误：随机错误与噪声。
处理未知属性：我们需要关注未知的源 1. 是否是被遗忘 2. 某些属性是不恰当的 3. 属性实不恰当的4. 数据库的设计者不关心的变量。
数值离散化： 有些算法只能使用分类数据，那么我们需要将连续变量转化为离散变量。
数值连续化：有些算法只能处理连续变量，因此我么你需要将分类变量转化为连续变量，我们采用哑变量 的手法或者 WOE的手段来实现。
属性选择：有时数据维数过多，存在非常强的相关性，不利于模型拟合，因此我们使用属性选择法筛检数据。
属性构造和变换：如果属性过少或者原本数据不太好用，我们可以对数据进行构造，形成新的数据来进行模型分析。
数据选择与构造：很多时候数据存在大量的干扰和不均衡的数据，我们需要对数据进行筛选。
2. 离散化与连续化
1）离散化的主要方法
2.1 分箱法
通常有等宽法与等频法，一个是按照边界划分，一个是按照元素数量划分。
2.2 基于熵的离散化
类似于决策树的方法，计算熵值或者基尼系数，划分数据集。
2.3 卡方分布法
通过卡方假设检验，通过计算每一个区间的显著性来判断两个区间是否可以合并。 判断两个相邻区间的独立性。具体步骤如下所示：
2.3.1 将原始数据按照递排列。
2.3.2 确定初始区间，是的每个特征在一个独立区间内。
2.3.3 合并区间。使用卡方分布，判断两个相邻区间的独立性，如果$chi_2 $ 的结果小于阈值，那么就合并。
2）连续化的主要方法
2.1 虚拟变量的选用
虚拟变量的使用主要是因为在逻辑回归中，分类变量不具有特别的代表意义，因此使用虚拟变量，将分类变量转化为可以使用逻辑斯特回归的变量。
大致方法就是将我们的分类变量中的每一类形成一个样本，使用这个样本进行训练回归，得到的回归参数是 这个分类变量中两个类别的对于y的差异！
2.2 WOE方法的使用
这个方法更加直接 直接上公式：
$WOE_i= In frac{B_i/B_t}{G_i/G_t}$
其中 B表示bad，G表示good，$B_i$表示第i个bad类，$B_t$表示B的总数，同理，$G_i$表示第i个good的数量，$G_t$表示good的总数。
具体详见 <<精通数据科学>> ,这个作者也写了 博客 https://zhuanlan.zhihu.com/p/39361047 。大家可以多参考参考。
3. 特征提取和构造
我们使用特征提取和构造的原因
1. 可以进行一次，计算开销比模型训练小。
2. 是离线进行的，因此可以尝试很多算法
特征提取的主要方法：
3.1. PCA主成分分析法。
PCA的方法大家肯定不会陌生，使用PCA，找出属性中的特征值，并选出特征值的最大的前几个，为什么我们可以这么做呢。如果大家学习过矩阵分析便很容易知道，PCA是求出矩阵的谱，本质上是将一个矩阵做一次线性变化，换句话将，就是对当前的标准正交基变成另外一组标准正交基，这个变化是可以让组内方差最大，也就是说，PCA是将原来的属性做出一组线性变化，成为新的一个属性。
3.2. 奇异值分解法
奇异值分解和PCA非常相似，其实就是一个矩阵变换，将一个矩阵变成3个矩阵的乘积 $A=U Sigma D $,和PCA非常相似，但是值得注意的是，PCA主要是为了保持数据之间的差异，SVD主要是尽可能还原矩阵，但是，他们的本质都是矩阵的谱。PCA主要用于数据可视化，和降低数据中的随机因素的干扰，而奇异值主要用于生成更高效的向量来表示数据。
3.3. Fisher Score 分析法
又称LDA判别法，在使用PCA方法进行降维的基础上考虑到训练样本的类间信息。FLD的基本原理就是找到一个最合适的投影轴,使各类样本在该轴上投影之间的距离尽可能远,而每一类内的样本的投影尽可能紧凑,从而使分类效果达到最佳,即在最大化类间距离的同时最小化类内距离。所以主要思想就是将系统分为类内散度和类间散度两类判别，就是希望寻找的投影方向使投影以后两类尽可能分开，而各类内部又尽可能聚集。公式如下
$F(x^i)=frac{sum_{j=0}^{numC}n_j(mu_{j}^i-mu^i)^2}{sum_{j=0}^{numC}n_j(sigma_{j}^i )^2}$
其中，$x_i$表示第i个属性，$n_j$表示标签列中，每一个属性都有不同的类，取值为第j个类的对应的行数，$(sigma_j^{i})^2 $表示第i个属性中第j个类的集合在第i个属性上的方差。$mu_j^{i}$表示第i列第j个属性的集合的均值，$mu^i$表示第j个列的均值。
通过计算，可以得到得分前几个得分最高的属性。
3.4. 基尼系数选择法
基尼系数选择法 和熵值判别法大多类似，求出每一列的基尼系数，然后选取其中基尼系数较小，或者熵值较大的属性。
3.5.T检验法与卡方分布判别法
t检验法和卡方检验法非常相似，主要是通过t分布或者卡方分布，进行假设检验，比较两个属性之间是否显著。下面为t分布检验法（Welch's T-test）：
$t=frac{ar{x_1}-ar{x_2} }{sqrt{frac{S_{1}^2}{N_1}+frac{S_{2}^2}{N_2}}}$
其中$ar{x_1},S_1^2,N_1$是第一个样本的均值，样本方差，和样本大小。同理其余三个变量。
3.6.线性前向选择法
ToDo
3.7.基于系数多项式回归的属性选择法
ToDo
这两个算法比较难，我还没有完全搞懂，也不敢随意乱写，这里先放着，等我搞懂了再来补充。
4. 数据选择与构造
从数据角度，通常会遇到两种问题，第一种是数据不平衡问题，第二种就是数据缺失问题。以下内容主要围绕数据不平衡问题。
我们必须重视这个问题，因为不均衡的数据会带来我们模型的错误，会让我们模型误判真实的结果，并且稍不注意我们就会陷入准确率陷阱，表现出准确率高但是模型效果不好的假象，使用ROC曲线则可以显示出数据不均衡的问题，但是要解决的话，通常有以下方法：
4.1.修改类别权重
这个方法是最常用也是最简单的方法，，将不重要的数据的权重降低，将重要的数据的权重升高，权重的改变主要是在损失函数中加入。
4.2.RUS（Random Under-sampling随机下采样）
这个方法也是常用方法之一，我们只要将多余的数据部分随机删除，就可以达到我们需要的要求。
4.3.CNN(Condense的Nearest Neighbor Decision Rule)
CNN是对NN规则的改进。其实使用的也是最邻近的思想，具体算法如下：
1) 两个数据容器，grabbag 和store
2)先选第一个数据放入grabbag中，取第二个数据，如果符合NN规则，那么放入grabbag，否则放入store。
3)遍历一遍后如果这一轮没有一个放入grabbag，那么循环结束
4)重复步骤2，3直到grabbag中没有数据。
4.4.SMOTE(Synthetic Minority Over-sampling Technique)
一般来说，我们使用抽样，并不能很好的满足我么你的需求，更多的时候我们要生成一些数据，一般我们可以用我们重要的数据和距离他近的不重要的数据，生成原本不存在的样本$c=(a+b)*gamma$ 其中$gamma$ 为一个随机数，将a，b各个维度相加然后乘以一个随机数，便是我们需要的数据。
5.OSS(One side selection)
这个算法就比较高大上了，主要思路如下所示：
1) S为初始训练集
2) 最初的时候，C包含了S中所有的少数类，并且随机挑选了一个多数类实例
3)使用C中的实例，使用1-NN规则最邻近方法对S进行预测，将预测标签与原始标签对比，将未能正确预测的标签放入C
4) 最终将所有处于C中的所有符合Tomek links 的多数类全部移走，而少数类留下，最终就是我们需要的标签。
Tomek links: 取两个x，y，这两个具有不同标签，x,y的距离为$delta(x,y),如果不存在实例$z$,是的$delta(x,z)<delta(x,y)$或者$delta(y,z)<delta(x,y)$我们就把 $(x,y)$称为Tomek links。
5. 缺失值的处理
缺失值其实是一个很难处理的问题，因为缺失的因素实在是太多了，因此，我们只有判断好数据缺失的原因，才能更好的处理缺失值。
5.1 缺失值的机制
实际上数据缺失通常有三种性质：
1）数据完全随机缺失：这就意味着数据缺失与其他值完全无关
2）数据随机缺失：缺失仅仅依赖于其他变量
3）非随机缺失：$P(y缺失|Y,X)=P(Y缺失|X)
5.2 数据缺失如何处理
我们必须解决一下三个问题：
1） 如何比较两个具有不同数目的缺失值样本
2）在划分数据集是未知数据该如何处理
3） 在分类阶段，样本具有缺失值该如何处理
那么我们首先可以抛弃数据，但这样做在有大量数据缺失的情况下是不能容忍的，
第二种情况便是使用可以处理缺失数据的模型：决策树，在决策树，中处理缺失数据主要有两个方面。决策树建立环节和决策树预测环节
1）决策树建立环节：这个地方主要参照了<<数据挖掘基础教程>>这本书，大多数书都没有提到过这个问题。在决策树建立环节，我们通常使用基尼系数或者熵值来确定分叉，推广来讲就是我们的增益，XGBOOST也不例外，熵值的计算是通过计算每一类的熵。这是如果我么你具有一个缺失的数据，我们恰好使用其缺失的参数，我我么你可以先对未缺失的数据进行分类，然后将这个缺少数据的依次放入每个类中，当然，此时我们需要给我们的分类加上权重。通常来说，如果数据不具有缺失，那么系数为1，否则系数为这一类占总树的百分数。
$omega_new=omega_old*P(T_i)$
$P(T_i)=frac{c_i}{sum_{i=1}^{numC}c_i}$
其中$c_i$为当前列的第i个属性的列数，$numC$为当前列的总的属性个数。
通过这种加入权重的方法，最后我们得出的树的结果将以百分数表示，通常表示为具有多少可能性会被分到当前类。
2）决策树预测环节： 如果重要的数据缺失，那么此时决策树可以使用两个节点都走的策略，当然，这里两个节点都走是具有权重的，那么最终结果就会是得到的结果乘以他们的权重！
6.多重共线性和内生性
6.1 多重共线性：
我们知道，数据的属性很多情况下具有极强的线性相关性，同时我们选择数据是如果我们使用虚拟变量，极其容易产生多重共线性，这种情况对于模型建立时十分不利的，因此我们要消除多重共线性，首先我们要检验是否存在多重共线性。
1. 使用皮尔逊相关度或者斯皮尔曼相关度检验相关度
2. 使用联合检验假设：如果几个变量分别不显著，但是联合显著，那么他们存在多重共线性。
3. 方差膨胀因子法。
而我们想要解决这个问题，可以使用以下手段
1. 增加数据量
2. 去掉数据变量：这样会带来很多的信息损失，去掉了变量，因此我们不建议这么做。
3. 降维： 使用PCA等方法降维
4. 加入惩罚项：使用l1,l2 正则化。
5. 有一种特别的情况，叫做结构化地方共线性，类似于 $x_1,x_1^2$两个参数，在远离远点的位置二者的值呈线性分布[2]，因此使用中心位置置0可以解决这种问题，即是用 $x_1-ar{x_1} (x_1-ar{x_1})^2$。
6.2 内生性：
与多重共线性类似，内生性也同样来自于线性模型，数学上表示为由于模型中一个或者两个变量。由于受到扰动的影响，导致变量与扰动之间存在某种联系，致使模型重要的假设：扰动是一个独立的相矛盾，这样的后果就是模型预测失准。从表现上来看，就是因变量与自变量互为因果，例如学区房与升学率之间的关系就是互为因果。
我们要解决这个问题，主要是使用工具变量，工具变量就是变量要是与引起内生性变量相关，其次与随机扰动不相关。，找到随机变量后使用二阶最小二乘法，便可以消除内生性。
7.参考文献
[1] 唐亘<<精通数据科学--从线性回归到深度学习>>
[2] 张重生<<大数据分析-数据挖掘散发实例详解>>
[3] <<集体智慧编程>>