《机器学习100天》学习计划由 Avik-Jain/100-Days-Of-ML-Code 推出，现在一共有54天的教程，已经积攒了近30k的Star.
中文版的《机器学习100天》由 MLEveryday/100-Days-Of-ML-Code 提供，感谢作者和若干贡献者们的付出！
这个项目的内容非常详细，不仅有相关内容的图解，作者还提供了源代码给大家进行学习，相当适合新手。
不过我们Python实用宝典推出的这个100天学习计划并不完全跟着原作者的思路来走，我们会锦上添花，适当提供一些提示，比如安装依赖，模块说明和运行结果等。
建议想要学习机器学习的同学一定要跟着本教程走下去。
下面就让我们开始第一天的学习，数据预处理的步骤如下：
第0步：安装依赖
开始之前，你要确保Python和pip已经成功安装在电脑上，如果没有，请访问这篇文章：超详细Python安装指南 进行安装。
如果你用Python的目的是数据分析，可以直接安装Anaconda：Python数据分析与挖掘好帮手—Anaconda，它内置了Python和pip.
此外，推荐大家用VSCode编辑器：Python 编程的最好搭档—VSCode 详细指南。
准备输入命令安装依赖，如果你没有VSCode编辑器，Windows环境下打开 Cmd (开始-运行-CMD)，苹果系统环境下请打开 Terminal (command+空格输入Terminal)，如果你用的是VSCode编辑器或Pycharm，可以直接在下方的Terminal中输入命令：
-
pip install numpy
-
pip install pandas
-
pip install sklearn
第1步：导入库
导入我们刚刚安装的几个依赖：
-
import numpy as np
-
import pandas as pd
第2步：导入数据集
这一步将通过pandas导入我们的数据集，请注意数据集文件要在运行python的当前目录下：
-
dataset = pd.read_csv(
'Data.csv')
//读取csv文件
-
X = dataset.iloc[ : , :
-1].values
//.iloc[行，列]
-
Y = dataset.iloc[ : ,
3].values
// : 全部行 or 列；[a]第a行 or 列
-
// [a,b,c]第 a,b,c 行 or 列
-
print(
"Step 2: Importing dataset")
-
print(
"X")
-
print(X)
-
print(
"Y")
-
print(Y)
今天的数据集和源代码你可以在Python实用宝典公众号回复 机器学习1 下载。或者在下方链接中下载本系列全部代码和数据：
https://pythondict.com/download/100-days-of-ml-code/
第3步：处理丢失数据
使用sklearn的内置方法Imputer，可以将丢失的数据用特定的方法补全。
这里我们使用整列的平均值来替换：
-
from sklearn.preprocessing
import Imputer
-
imputer = Imputer(missing_values =
"NaN", strategy =
"mean", axis =
0)
-
imputer = imputer.fit(X[ : ,
1:
3])
-
X[ : ,
1:
3] = imputer.transform(X[ : ,
1:
3])
-
print(
"---------------------")
-
print(
"Step 3: Handling the missing data")
-
print(
"step2")
-
print(
"X")
-
print(X)
第4步：解析分类数据
从第3步的输出结果中我们可以看到分类数据Y中有很多"Yes"/"No"之类的字符标签，X中有很多国家的字符名称比如"France" , "Spain"，这些字符对于计算机而言，并不符合计算要求。
因此为了让机器方便进行数学计算，我们需要将其解析成数字：
-
#Step
4: Encoding categorical data
-
from sklearn.preprocessing
import LabelEncoder, OneHotEncoder
-
labelencoder_X = LabelEncoder()
-
X[ : ,
0] = labelencoder_X.fit_transform(X[ : ,
0])
-
# 创建虚拟变量
-
onehotencoder = OneHotEncoder(categorical_features = [
0])
-
X = onehotencoder.fit_transform(X).toarray()
-
labelencoder_Y = LabelEncoder()
-
Y = labelencoder_Y.fit_transform(Y)
-
print(
"---------------------")
-
print(
"Step 4: Encoding categorical data")
-
print(
"X")
-
print(X)
-
print(
"Y")
-
print(Y)
第5步：拆分数据集为训练集合和测试集合
我们知道，为了让机器学习到分类的特征，我们需要先“训练”机器，这时候就需要训练集。训练结束后需要测试刚训练得到的模型的效果，因此又需要测试集。
为了实现这个目的，将刚获得的数据集进行拆分，其中20%为测试集，80%为训练集。使用sklearn的train_test_split可以很容易做到：
-
from sklearn.cross_validation
import train_test_split
-
X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split( X , Y , test_size =
0.2, random_state =
0)
第6步：特征缩放
如第4步的结果显示，数据集中存在一些值比如[4000, 6000, 10000, 100], 这样会导致一个问题：大部分模型使用欧式距离进行计算：
因此越大的值，权重越大，但是在我们正常的应用范围中，不论这个值多大，它的权重都应该是相同的，这时候就需要引入StandardScaler进行数据标准化了：
-
from sklearn.preprocessing
import StandardScaler
-
sc_X = StandardScaler()
-
X_train = sc_X.fit_transform(X_train)
-
X_test = sc_X.transform(X_test)
将数据特征标准化后，每个数据的权重都是相同的，这样进行计算的时候才是最准确的。
做完数据标准化这一步后，就可以进行模型的训练了，不过不用着急，请大家把今天的这些内容都敲一遍，学习透彻后，我们再进入下一天的学习。
本系列教程也会在Python实用宝典网站中同步，网页端阅读更方便哦。点击下方阅读原文或访问链接可直达：
https://pythondict.com/python-tutorials/ml-first-day/
我们的文章到此就结束啦，如果你喜欢今天的Python 实战教程，请持续关注Python实用宝典。
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