机器学习03-数据理解(小白快速理解分析Pima Indians数据集)

机器学习数据理解是指对数据集进行详细的分析和探索，以了解数据的结构、特征、分布和质量。数据理解是进行机器学习项目的重要第一步，它有助于我们对数据的基本属性有全面的了解，并为后续的数据预处理、特征工程和模型选择提供指导。

数据理解的主要目标包括但不限于以下内容：

1. 数据集概览：查看数据集的规模（样本数量和特征数量），了解数据的基本信息。
2. 数据质量评估：检查数据集是否存在缺失值、异常值和噪声。缺失值可能影响模型的训练和预测，异常值和噪声可能对模型的性能造成负面影响。
3. 数据可视化：通过绘制直方图、散点图、箱线图等图形，展示数据的分布和特征之间的关系，从而洞察数据的规律和特点。
4. 特征理解：对每个特征进行分析，了解其含义、数据类型和取值范围。理解特征的意义有助于我们选择合适的预处理方法和特征工程策略。
5. 数据分布：了解数据集中不同类别或目标值的分布情况，特别是对于分类问题来说，类别不平衡可能会影响模型的性能。
6. 相关性分析：分析不同特征之间的相关性，帮助我们理解特征之间的关系，以及是否有一些特征对于预测目标更有信息量。
7. 数据采样：对于大规模数据集，可能需要进行数据采样，以便更快地进行探索和实验。

通过数据理解阶段，我们能够更好地理解数据集的特点和问题，为后续的数据预处理、特征工程和模型选择提供指导。数据理解是建立有效机器学习模型的重要前提，因为只有充分理解数据，我们才能做出合适的决策，优化模型性能，并避免潜在的问题。

大白话 就是 这些数据是干嘛用得,里面有哪些字段和属性,每个字段得数据列 统计,分布都是怎么样得

数据导入

在训练机器学习的模型时，需要用到大量数据，最常用的做法是利用历史的数据来训练模型。这些数据通常会以CSV的格式来存储，或者能够方便地转化为CSV格式。在开始启动机器学习项目之前，必须先将数据导入到Python中。

下面将介绍三种将CSV数据导入到Python中的方法，以便完成对机器学习算法的训练。

· 通过标准的Python库导入CSV文件。
· 通过NumPy导入CSV文件。
· 通过Pandas导入CSV文件。

CSV 文件说明

CSV 文件是用逗号（，）分隔的文本文件。在数据导入之前，通常会审查一下 CSV文件中包含的内容。在审查CSV文件时，通常要注意以下几个方面。

如果CSV的文件里包括文件头的信息，可以很方便地使用文件头信息来设置读入数据字段的属性名称。如果文件里不含有文件头信息，需要自己手动设定读入文件的字段属性名称。

数据导入时，设置字段属性名称，有助于提高数据处理程序的可读性。

在 CSV 文件中，注释行是以“井”号（＃）开头的。是否需要对读入的
注释行做处理，取决于采用什么方式读入CSV文件。

CSV文件的标准分隔符是逗号（，），当然也可以使用Tab键或空格键作为自定义的分隔符。当使用这两种分隔符时，文件读取是要指明分隔符的。

当有的字段值中有空白时，这些值通常都会被引号引起来，默认使用双引号来标记这些字段值。如果采用自定义格式，那么在文件读取时要明确在文件中采用的自定义格式。

Pima Indians数据集

首先介绍一下在本章和后续章节中要使用的测试数据。目前在 UCI 机
器学习仓库（http：//archive.ics.uci.edu/ml/datasets.html）中有大量的免费数
据，可以利用这些数据来学习机器学习，并训练算法模型。本章选择的
Pima Indians数据集就是从UCI中获取的。官方下载地址

https://www.kaggle.com/datasets/uciml/pima-indians-diabetes-database?resource=download

这是一个分类问题的数据集，主要记录了印第安人最近五年内是否患糖尿病的医疗数据。这些数据都是以数字的方式记录的，并且输出结果是 0 或 1，使我们在机器学习的算法中建立模型变得非常方便。

数据格式如下:

糖尿病数据集来源Pima印第安人糖尿病数据集。数据集包含768条数据，9个变量

我们也可以通过pandas 对数据集进行读取并打印数据集得维度信息

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression#数据预处理
path = 'D:\down\\archive\\diabetes.csv'
data = pd.read_csv(path)print(data.shape)

运行结果:

(768, 9)

我们再看下这张表数据的每列分别代表什么意思

该数据集共有７６８条数据项，包含８个医学预测变量和１个结果变量，其具体属性包括：

怀孕次数（Ｐｒｅｇｎａｎｃｉｅｓ）、
血糖浓度（Ｇｌｕｃｏｓｅ）、
血压（ＢｌｏｏｄＰｒｅｓｓｕｒｅ）、
肱三头肌皮脂厚度（ＳｋｉｎＴｈｉｃｋｎｅｓｓ）、
胰岛素含量（Ｉｎｓｕｌｉｎ）、
身体质量指数（ＢＭＩ）、
糖尿病遗传系数（ＤｉａｂｅｔｅｓＰｅｄｉｇｒｅｅＦｕｎｃｔｉｏｎ）
年龄（Ａｇｅ）、
结 果（Ｏｕｔｃｏｍｅ，１代 表 患 糖 尿 病，０代 表 未 患 糖 尿 病）．

在ＰｉｍａＩｎｄｉａｎＤｉａｂｅｔｅｓ数据集中，Ｏｕｔｃｏｍｅ为１的有２６８例，即为糖尿病患者人数；Ｏｕｔｃｏｍｅ为０的有５００例，即为未患有糖尿病的人数．

结合前面几节我们可以知道 这个数据集有 8 个 特征变量,两个数据分类,及数据标签

有了数据之后我们接下来对数据进行进一步得分析
问题:

8个特征变量哪些变量 对结果的影响更大?

换句话说就是 得糖尿病得主要决定因素 是什么?

如何分析出重要特征变量?

数据属性和类型 dtypes

import pandas as pd
#数据预处理
path = 'D:\down\\archive\\diabetes.csv'
data = pd.read_csv(path)print(data.dtypes)

运行结果:

Pregnancies                   int64
Glucose                       int64
BloodPressure                 int64
SkinThickness                 int64
Insulin                       int64
BMI                         float64
DiabetesPedigreeFunction    float64
Age                           int64
Outcome                       int64

描述性统计

描述性统计是一种用于对数据进行概括和总结的统计学方法，目的是通过一些关键指标和图表来描述数据的基本特征、分布和趋势，从而更好地理解数据集。这些统计指标可以帮助我们了解数据的集中趋势、离散程度、形状、异常值等信息，是进行数据理解和数据预处理的重要工具。

常见的描述性统计指标包括：

均值（Mean）：所有样本的和除以样本数量，用于表示数据的集中趋势。

中位数（Median）：将数据按大小排列后，处于中间位置的数值，用于表示数据的中间值，对于受异常值影响较小。

众数（Mode）：在数据中出现频率最高的数值，用于表示数据的峰值。

方差（Variance）：用于表示数据的离散程度，反映数据分散在均值周围的程度。

标准差（Standard Deviation）：方差的平方根，用于度量数据的离散程度。

最小值（Minimum）和最大值（Maximum）：数据中的最小值和最大值，用于表示数据的范围。

四分位数（Quartiles）：将数据按大小排列后，将数据分成四等份的三个数值，用于了解数据的分布。

偏度（Skewness）：用于描述数据分布的偏斜程度，正偏斜表示数据向右偏，负偏斜表示数据向左偏。

峰度（Kurtosis）：用于描述数据分布的尖峰或平缓程度，正峰度表示尖峰，负峰度表示平缓。

import pandas as pd#数据预处理
path = 'D:\down\\archive\\diabetes.csv'
data = pd.read_csv(path)print(data.describe())

运行结果:

describe()函数 是一个常用的 Python 数据分析工具 pandas 中的方法。它用于生成数据的描述性统计摘要，包含数据的均值、标准差、最小值、最大值、分位数等统计信息。data.describe() 适用于数据框（DataFrame）或数据系列（Series）对象。

在使用 data.describe() 时，它将返回一个包含描述性统计信息的数据框，其中包含以下统计指标：

count：非缺失值的数量。
mean：均值。
std：标准差。
min：最小值。
25%：第 25 百分位数（第一四分位数）。
50%：第 50 百分位数（中位数）。
75%：第 75 百分位数（第三四分位数）。
max：最大值。

上面表格中的数据比较多, 从统计里不好看,我们模拟一个简单得表格来看看 describe() 这个函数,代码如下:

import pandas as pd# 假设 data 是一个数据框
data = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5],'B': [10, 20, 30, 40, 50],'C': [100, 200, 300, 400, 500]})# 生成数据的描述性统计信息
description = data.describe()print(description)

运行结果如下:

              A          B           C
count  5.000000   5.000000    5.000000
mean   3.000000  30.000000  300.000000
std    1.581139  15.811388  158.113883
min    1.000000  10.000000  100.000000
25%    2.000000  20.000000  200.000000
50%    3.000000  30.000000  300.000000
75%    4.000000  40.000000  400.000000
max    5.000000  50.000000  500.000000

这样，我们就可以一目了然地了解数据的基本统计信息，包括均值、标准差、最小值、最大值和分位数等，帮助我们对数据有一个初步的认识

数据的分布分析- skew()

数据的分布分析是指对数据集中的样本值进行统计和可视化分析，以了解数据值的分布情况。通过数据的分布分析，我们可以得到关于数据的结构、特点、离散程度、异常值等信息，有助于对数据进行更深入的理解和进一步的数据处理。

常见的数据分布分析方法包括：

直方图（Histogram）：直方图是将数据划分为若干个区间（称为“箱子”或“bin”），并计算每个区间内样本值的数量或频数。直方图能够直观地展示数据的分布情况，帮助我们观察数据的集中趋势和离散程度。

箱线图（Box Plot）：箱线图可以显示数据的五数概括（最小值、第一四分位数、中位数、第三四分位数、最大值），并用箱体展示数据的中间 50% 区间。
箱线图可以帮助我们发现数据中的异常值和离群点。

概率密度函数（Probability Density Function，PDF）：对于连续型数据，PDF 表示了数据值的概率密度分布，可以帮助我们观察数据的分布形状。

累积分布函数（Cumulative Distribution Function，CDF）：CDF 表示了数据中小于或等于某个值的样本占总样本的比例，可以帮助我们理解数据的累积分布情况。

QQ 图（Quantile-Quantile Plot）：QQ 图用于检验数据是否符合某个理论分布，通过将数据的分位数与理论分布的分位数进行比较，观察数据是否在理论分布上分布均匀。

通过这些数据分布分析方法，我们可以了解数据的中心趋势（均值、中位数）、离散程度（标准差、四分位距）、分布形状（偏度、峰度）等特征，进一步辅助我们做出数据预处理、特征工程和模型选择等决策。同时，数据分布分析也有助于我们发现异常值和异常情况，为后续的数据清洗和数据处理提供依据。

在数据分析工具 pandas 中，skew() 函数用于计算数据的偏度（skewness），它用于描述数据分布的偏斜程度。
偏度是统计学中的一个重要概念，用于度量数据分布的不对称性。
正偏斜表示数据分布右偏（尾部较长），
负偏斜表示数据分布左偏（尾部较长）。
偏度为0表示数据分布对称。

skew() 函数接受一个数据框（DataFrame）或数据系列（Series）作为输入，并返回一个标量值，表示数据的偏度。

针对pima 数据集 得偏度分析如下:

import pandas as pd#数据预处理
path = 'D:\down\\archive\\diabetes.csv'
data = pd.read_csv(path)
print(data.skew())

运行结果:

Pregnancies                 0.901674
Glucose                     0.173754
BloodPressure              -1.843608
SkinThickness               0.109372
Insulin                     2.272251
BMI                        -0.428982
DiabetesPedigreeFunction    1.919911
Age                         1.129597
Outcome                     0.635017
dtype: float64

继续对skew 理解,传入自定义数组进行理解,相信大家这样会对这个函数有更好得来验证

负偏斜表示数据分布右偏（尾部较长），
正偏斜表示数据分布左偏（尾部较长）。
偏度为0表示数据分布对称。

代码如下:

import pandas as pd# 假设 data 是一个数据框或数据系列
data = pd.Series([2, 2, 2, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5])
data2 = pd.Series([2, 2, 2, 2, 2, 2, 5, 5, 5, 5, 5,5])
data3 = pd.Series([2, 2, 2, 2, 2, 2,2, 2, 2, 5, 5, 5])# 计算数据的偏度
print("数据的偏度为:", data.skew())
print("数据的偏度为:", data2.skew())
print("数据的偏度为:", data3.skew())

上面代码我们定义得三个数组,第一组左边得2
运行结果:

数据的偏度为: -1.1893733869134377
数据的偏度为: 0.0
数据的偏度为: 1.3266499161421599

从上面得结果中我们看着感觉清晰多了, 特别是data2, 表示偏度为0表示数据分布对称。那接下来我们又要问了

什么是尾部较长?

在给定的数据集中，"尾部"通常用于描述数据分布的两端，即数据中较小或较大的值。

在这个数据集中，我们可以观察到两个值，即"2"和"5"，这两个值分别是数据的尾部。

具体来看下data1 说：

在给定的数据集 [2, 2, 2, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5] 中，尾部是指数据集中位于两端的值。根据数据集，我们可以看到两个值：2 和 5。在这个数据集中：

数据集中较小的值为 2，它出现了 3 次，位于数据的左尾部（左端）。
数据集中较大的值为 5，它出现了 8 次，位于数据的右尾部（右端）。
因此，根据给定的数据集，“5” 是数据的尾部值，它是出现次数最多的值，也是数据集中较大的值，因此属于右尾部。

通过上面得例子我们对 数据得分布有了一些新得理解,我们再重新回到pima 分析得年龄 得偏度分析 看看,

从年龄 分析出的结果是

Age                         1.129597

得出得结论 是正偏斜, 从这个数据来看我们可以很快得得出 数据集中 年龄小得比年龄大得要多得多

数据分析我们先到这里,下一节我们 针对这个数据集进行可视化操作进一步探讨