任務(wù)3-5從數(shù)據(jù)到智慧的橋梁：特征工程5知識&技能圖譜特征工程是機器學(xué)習(xí)模型構(gòu)建的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。無論是圖像識別中的像素值、聲音分析中的頻譜特征，還是金融預(yù)測中的市場指標(biāo)，特征工程都發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。這些原始數(shù)據(jù)本身可能復(fù)雜且難以理解，但正是通過特征工程，我們能夠從中提取出有意義的信息，將其轉(zhuǎn)化為模型能夠利用的特征。然而，計算機模型并不能像人類專家那樣直接理解這些原始數(shù)據(jù)的內(nèi)在含義。它們需要明確、量化的特征輸入，以便進(jìn)行有效的學(xué)習(xí)和預(yù)測。因此，特征工程的任務(wù)就是將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為模型能夠理解的格式和結(jié)構(gòu)。本任務(wù)將從Scikit-learn的內(nèi)置數(shù)據(jù)集中加載鳶尾花數(shù)據(jù)集以及一些隨機生成的數(shù)據(jù)集，利用python的pandas模塊，完成給數(shù)據(jù)的特征提取。部分?jǐn)?shù)據(jù)集如圖所示，文本包含多方面內(nèi)容。實驗圖像實驗圖像3.5.1特征工程的定義特征工程是指在機器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)科學(xué)中，利用領(lǐng)域知識和數(shù)據(jù)分析技術(shù)對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換、提取和選擇，以創(chuàng)建能夠有效訓(xùn)練機器學(xué)習(xí)模型的特征集的過程。特征工程的過程對數(shù)據(jù)集中的特征進(jìn)行深入理解和加工，提高模型的預(yù)測性能和泛化能力。數(shù)據(jù)清洗3.5.1特征工程的定義特征工程包括數(shù)據(jù)清洗、特征提取、特征轉(zhuǎn)換以及特征選擇等步驟，通過這些步驟，可以將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為更具代表性和可解釋性的特征集，有助于機器學(xué)習(xí)模型更準(zhǔn)確地捕捉數(shù)據(jù)的模式和規(guī)律，從而提高模型的預(yù)測能力和魯棒性。數(shù)據(jù)清洗3.5.1特征工程的定義在特征工程的實踐中，數(shù)據(jù)科學(xué)家需要針對具體的問題領(lǐng)域和數(shù)據(jù)特點，精心設(shè)計特征工程流程，以確保所構(gòu)建的特征集能夠最大程度地表達(dá)數(shù)據(jù)的特征和規(guī)律。特征工程的目標(biāo)是通過對數(shù)據(jù)進(jìn)行合理的加工和轉(zhuǎn)換，提取出對模型預(yù)測有重要影響的信息，并剔除對模型預(yù)測無益或冗余的信息，從而提高機器學(xué)習(xí)模型的效果。數(shù)據(jù)清洗3.5.1特征工程的定義因此，特征工程在整個機器學(xué)習(xí)任務(wù)中占據(jù)著至關(guān)重要的地位，它直接影響著模型的性能和預(yù)測能力，是數(shù)據(jù)科學(xué)中不可或缺的環(huán)節(jié)。通過精心設(shè)計的特征工程流程，數(shù)據(jù)科學(xué)家可以充分挖掘數(shù)據(jù)潛在的信息和規(guī)律，為機器學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練和應(yīng)用提供更加可靠和有效的特征表示。數(shù)據(jù)清洗3.5.2特征工程的應(yīng)用場景特征工程在機器學(xué)習(xí)、自然語言處理、圖像處理、時間序列分析、金融風(fēng)控、推薦系統(tǒng)以及醫(yī)療健康等領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用場景：數(shù)據(jù)清洗3.5.2特征工程的應(yīng)用場景（1）機器學(xué)習(xí)：特征工程是構(gòu)建高效模型的關(guān)鍵步驟。通過對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、轉(zhuǎn)換和特征選擇，特征工程能夠提取出對模型訓(xùn)練有重要影響的特征，從而提高模型的預(yù)測準(zhǔn)確性和泛化能力。無論是圖像分類、語音識別還是時間序列預(yù)測，特征工程都能為機器學(xué)習(xí)模型提供更好的輸入，使其在處理復(fù)雜任務(wù)時更加高效和準(zhǔn)確。數(shù)據(jù)清洗3.5.2特征工程的應(yīng)用場景（2）自然語言處理：在文本分類、情感分析、命名實體識別等任務(wù)中，特征工程包括文本分詞、詞袋模型構(gòu)建、TF-IDF特征提取、詞嵌入表示等，以提取文本數(shù)據(jù)中的信息并轉(zhuǎn)化為機器學(xué)習(xí)可用的特征。數(shù)據(jù)清洗3.5.2特征工程的應(yīng)用場景（3）圖像處理：在圖像識別、目標(biāo)檢測、圖像分割等領(lǐng)域，特征工程涉及圖像預(yù)處理、特征提取、特征編碼等操作，以將圖像數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為適合機器學(xué)習(xí)算法處理的特征表示。（4）時間序列分析：在股票預(yù)測、交通流量預(yù)測、天氣預(yù)報等任務(wù)中，特征工程涉及時間序列數(shù)據(jù)的滑動窗口、滯后特征、季節(jié)性特征等構(gòu)建，以捕捉數(shù)據(jù)的周期性和趨勢。數(shù)據(jù)清洗3.5.2特征工程的應(yīng)用場景（5）金融風(fēng)控：在信用評分、欺詐檢測等領(lǐng)域，特征工程包括對客戶信息、交易記錄等數(shù)據(jù)進(jìn)行特征構(gòu)建和組合，以提高風(fēng)險預(yù)測和決策的準(zhǔn)確性。數(shù)據(jù)清洗3.5.2特征工程的應(yīng)用場景（6）推薦系統(tǒng)：通過對用戶的興趣偏好、歷史行為、社交關(guān)系等數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取和分析，特征工程能夠構(gòu)建出精確的用戶畫像，為推薦算法提供更準(zhǔn)確的目標(biāo)用戶群體。這有助于提升推薦系統(tǒng)的推薦效果，提高用戶滿意度和轉(zhuǎn)化率。數(shù)據(jù)清洗3.5.2特征工程的應(yīng)用場景（7）醫(yī)療健康：在醫(yī)學(xué)影像分析、疾病診斷等任務(wù)中，特征工程涉及醫(yī)療數(shù)據(jù)的特征提取、特征選擇、特征轉(zhuǎn)換等過程，以輔助醫(yī)生進(jìn)行診斷和治療。數(shù)據(jù)清洗3.5.2特征工程的應(yīng)用場景特征工程在各個領(lǐng)域的數(shù)據(jù)科學(xué)和機器學(xué)習(xí)任務(wù)中都扮演著至關(guān)重要的角色，通過精心設(shè)計和實施合適的特征工程流程，可以提高模型的性能和泛化能力，從而更好地解決實際問題并取得更好的預(yù)測效果。數(shù)據(jù)清洗3.5.3特征提取3.5.3特征提取特征提取的目標(biāo)是從原始數(shù)據(jù)中提煉出最具代表性和信息豐富的特征，以便為機器學(xué)習(xí)模型提供有效的輸入。特征提取的過程可以幫助減少數(shù)據(jù)維度、消除噪音、突出數(shù)據(jù)中的重要信息，并為后續(xù)的模型訓(xùn)練提供更具有意義的特征表示。數(shù)據(jù)清洗3.5.3特征提取在實際應(yīng)用中，特征提取通常需要結(jié)合領(lǐng)域知識和數(shù)據(jù)分析技巧，以確保提取的特征能夠最大程度地反映數(shù)據(jù)的特性。在特征提取過程中，常用的方法包括基于統(tǒng)計學(xué)的特征提取、基于信息論的特征選擇以及基于領(lǐng)域知識的特征構(gòu)建等。統(tǒng)計學(xué)方法可以通過計算數(shù)據(jù)的均值、方差、相關(guān)性等統(tǒng)計指標(biāo)來提取特征，數(shù)據(jù)清洗3.5.3特征提取例如PCA（主成分分析）可以用來降低數(shù)據(jù)的維度并提取最具代表性的特征。信息論方法則可以利用信息增益、互信息等指標(biāo)來選擇對目標(biāo)變量預(yù)測最具影響力的特征。此外，基于領(lǐng)域知識的特征構(gòu)建可以結(jié)合專業(yè)領(lǐng)域的經(jīng)驗和見解，設(shè)計出符合實際場景需求的特征表示方式，從而提高模型的泛化能力和預(yù)測性能。數(shù)據(jù)清洗3.5.3特征提取1文本特征提取在文本數(shù)據(jù)處理中，特征提取是為了將文本數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成機器學(xué)習(xí)算法可以理解和處理的數(shù)字形式表示。常見的文本特征提取方法包括詞袋模型和TF-IDF技術(shù)。數(shù)據(jù)清洗3.5.3特征提?。?）詞袋模型：詞袋模型是一種簡單但有效的表示方法，它將文本表示為詞匯的集合，忽略了單詞順序和語法，只考慮詞匯在文本中的出現(xiàn)頻率。通過構(gòu)建文檔-詞語矩陣，將每個文檔表示為一個向量，其中每個元素代表相應(yīng)詞語在文檔中的出現(xiàn)次數(shù)，從而實現(xiàn)文本特征的向量化表示。數(shù)據(jù)清洗3.5.3特征提取（2）TF-IDF：另一個常見的文本特征提取方法是TF-IDF（詞頻-逆文檔頻率）技術(shù)，它綜合考慮了詞頻和文檔頻率兩個因素。TF指的是詞頻，即某個詞在文檔中出現(xiàn)的頻率；IDF指的是逆文檔頻率，衡量了一個詞的普遍重要性。數(shù)據(jù)清洗3.5.3特征提取TF-IDF通過將詞頻和逆文檔頻率相乘來計算每個詞的權(quán)重，突出了在一個文檔中頻繁出現(xiàn)但在整個語料庫中較少出現(xiàn)的詞匯，從而更好地描述文本特征。TF-IDF技術(shù)可以幫助區(qū)分文檔之間的差異性，將注意力集中在那些具有辨別性的詞語上，提高了文本特征的區(qū)分度。數(shù)據(jù)清洗3.5.3特征提取2圖像特征提取在圖像數(shù)據(jù)處理中，特征提取旨在從原始像素級數(shù)據(jù)中提取出能夠描述圖像內(nèi)容的高級特征，以便機器學(xué)習(xí)算法能夠更好地理解和處理圖像信息。常見的圖像特征提取方法包括顏色直方圖、梯度直方圖和紋理特征等。數(shù)據(jù)清洗3.5.3特征提?。?）顏色直方圖：顏色直方圖是一種描述圖像中顏色分布情況的統(tǒng)計特征。通過將圖像中的像素按照顏色進(jìn)行統(tǒng)計，生成不同顏色通道上的直方圖，可以反映出圖像中各種顏色的分布比例。顏色直方圖在圖像檢索、圖像分類等任務(wù)中具有重要作用，能夠幫助區(qū)分不同類別的圖像。數(shù)據(jù)清洗3.5.3特征提?。?）梯度直方圖：梯度直方圖主要用于捕捉圖像中的邊緣信息。通過計算圖像中每個像素點的梯度值和方向，然后對梯度進(jìn)行統(tǒng)計，生成梯度直方圖，可以揭示圖像中邊緣的分布情況和密集程度。梯度直方圖在目標(biāo)檢測、圖像分割等任務(wù)中發(fā)揮著重要作用，有助于提取圖像中的結(jié)構(gòu)信息。數(shù)據(jù)清洗3.5.3特征提取（3）紋理特征：紋理特征是描述圖像局部紋理變化的重要特征之一。紋理特征可以通過統(tǒng)計圖像像素間的灰度差異、局部結(jié)構(gòu)等信息來描述圖像區(qū)域的紋理特性，幫助區(qū)分不同紋理風(fēng)格的圖像。在紋理識別、表面質(zhì)地分析等領(lǐng)域，紋理特征的提取對于圖像分類和識別具有重要意義。數(shù)據(jù)清洗3.5.3特征提取3音頻特征提取在音頻數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域，特征提取旨在將原始聲音信號轉(zhuǎn)換為可供機器學(xué)習(xí)算法處理的高級特征表示。其中，頻譜特征是最常用和有效的聲音特征之一。通過對聲音信號進(jìn)行頻譜分析，可以將聲音信號在頻域上進(jìn)行表征，揭示聲音中不同頻率成分的強度和分布情況。數(shù)據(jù)清洗3.5.3特征提取其中，Mel頻率倒譜系數(shù)（MFCC）是一種經(jīng)典的頻譜特征提取方法，被廣泛應(yīng)用于語音識別、音樂信息檢索等領(lǐng)域。MFCC的計算過程包括將聲音信號分幀、加窗、進(jìn)行傅立葉變換等步驟，最終提取出描述聲音頻譜特征的系數(shù)。MFCC能夠有效地捕捉聲音信號的頻譜特征，降低了特征維度并保留了關(guān)鍵信息，使得聲音數(shù)據(jù)能夠被機器學(xué)習(xí)模型更好地理解和處理。數(shù)據(jù)清洗3.5.3特征提取4統(tǒng)計特征提取基本統(tǒng)計量：包括均值、中位數(shù)、眾數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差、四分位數(shù)等。這些統(tǒng)計量能夠提供數(shù)據(jù)的基本分布情況，有助于了解數(shù)據(jù)的集中趨勢和離散程度。頻數(shù)分析：對于分類數(shù)據(jù)，可以統(tǒng)計各類別的頻數(shù)或頻率，以了解數(shù)據(jù)的分布情況。數(shù)據(jù)清洗3.5.3特征提取相關(guān)性分析：使用相關(guān)系數(shù)（如皮爾遜相關(guān)系數(shù)）來分析不同列數(shù)據(jù)之間的線性關(guān)系。這有助于識別潛在的關(guān)聯(lián)或趨勢。

特征編碼：對于分類數(shù)據(jù)，可以使用獨熱編碼、標(biāo)簽編碼等方法將其轉(zhuǎn)化為數(shù)值型數(shù)據(jù)，以便進(jìn)行后續(xù)的分析和建模。數(shù)據(jù)清洗3.5.3特征提取在提取統(tǒng)計特征時，還需要注意數(shù)據(jù)的清洗和預(yù)處理工作，如處理缺失值、異常值、重復(fù)值等，以確保提取到的特征具有代表性和準(zhǔn)確性。數(shù)據(jù)清洗3.5.4特征轉(zhuǎn)換特征轉(zhuǎn)換通過對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行變換和映射，可以使數(shù)據(jù)更適合用于模型訓(xùn)練。對數(shù)變換是常見的特征轉(zhuǎn)換方法之一，特別適用于偏態(tài)分布數(shù)據(jù)，通過取對數(shù)可以將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為近似正態(tài)分布，有助于減輕異常值對模型的影響，提高模型的魯棒性。數(shù)據(jù)清洗3.5.4特征轉(zhuǎn)換特征縮放可將特征值范圍縮放到相似尺度，避免特征單位對模型性能造成負(fù)面影響。特征編碼將非數(shù)值型特征轉(zhuǎn)換為數(shù)值型特征，以便模型處理。數(shù)據(jù)清洗3.5.5特征選擇特征選擇是從已有的多個特征中選擇出最相關(guān)、最有效的特征子集，以使得系統(tǒng)的特定指標(biāo)最優(yōu)化。這是從原始特征中選擇一些最有效的特征來降低數(shù)據(jù)集維度的過程，從而提高學(xué)習(xí)算法的性能。在進(jìn)行特征選擇時，通?？紤]以下幾個方面：數(shù)據(jù)清洗3.5.5特征選擇相關(guān)性是特征選擇的一個核心考量因素。相關(guān)性指的是特征與目標(biāo)變量之間的相關(guān)程度，選擇與目標(biāo)變量高度相關(guān)的特征可以提供更有力的預(yù)測能力。數(shù)據(jù)清洗3.5.5特征選擇特征的重要性也是特征選擇的重要指標(biāo)。一些機器學(xué)習(xí)模型（如決策樹、隨機森林）可以提供特征重要性排名，反映了不同特征對模型預(yù)測的貢獻(xiàn)程度。通過分析特征重要性，可以優(yōu)先保留對模型預(yù)測有顯著影響的特征，同時剔除那些貢獻(xiàn)較小或冗余的特征。數(shù)據(jù)清洗3.5.5特征選擇特征選擇還需要考慮特征之間的相關(guān)性。當(dāng)特征之間存在高度相關(guān)性時，可能會引入多重共線性問題，影響模型的穩(wěn)定性和解釋性。因此，在進(jìn)行特征選擇時，需要注意剔除高度相關(guān)的特征，以避免模型過度依賴某些特征而降低泛化能力。數(shù)據(jù)清洗3.5.5特征選擇特征選擇是通過精心篩選、評估和組合特征，提取最具信息量的特征子集，以降低模型復(fù)雜度、減少過擬合風(fēng)險，并加快模型訓(xùn)練和推理速度。數(shù)據(jù)清洗3.5.5特征選擇綜合利用以上方法和技術(shù)，結(jié)合領(lǐng)域知識和數(shù)據(jù)特點，進(jìn)行全面而有效的特征選擇是提高機器學(xué)習(xí)模型性能的關(guān)鍵步驟。通過精心設(shè)計特征選擇流程，可以提高模型的預(yù)測準(zhǔn)確性、穩(wěn)定性和解釋性，從而更好地應(yīng)用于實際問題中并取得良好的效果。數(shù)據(jù)清洗64班級：組別：姓名：掌握程度：任務(wù)名稱基于pandas的特征工程任務(wù)目標(biāo)提取給定數(shù)據(jù)的特征操作系統(tǒng)Win10、Win11工具清單Python，pycharm，pandas操作步驟文本特征提取圖像特征提取語音特征提取統(tǒng)計特征提取特征轉(zhuǎn)換特征選擇考核標(biāo)準(zhǔn)按照要求提取合適的特征。步驟一文本特征提取64SUGGESTION1pip命令是Python包管理器，用于安裝、卸載、管理Python包。-U選項用于更新已安裝的包到最新版本。pip安裝scikit-learn，終端輸入：pipinstall-Uscikit-learn。264pip安裝pandas，終端輸入：pipinstallpandas。641本地test1.txt文件文字集展示，如圖：12641代碼示例如下：enumerate()函數(shù)同時列出數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)下標(biāo)，常用于for循環(huán)中?？梢詭湍阍谘h(huán)中同時獲取數(shù)據(jù)的位置（索引）和內(nèi)容，就像在一本書上標(biāo)頁碼一樣，方便你后續(xù)處理數(shù)據(jù)。1264TfidfVectorizer是scikit-learn庫中用于將文本數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為TF-IDF特征矩陣的類。TF-IDF是一種用于信息檢索與文本挖掘的常用加權(quán)技術(shù)，它可以衡量一個詞在文檔集中的重要程度。比如某些詞可能在一篇文章中出現(xiàn)很多次，但在整個文本集合中卻很少見，這種詞就可能更加重要。get_feature_names_out()方法可以幫你獲取TF-IDF轉(zhuǎn)換后的特征名列表，也就是說，它告訴你每個數(shù)字在TF-IDF矩陣中代表的是什么詞或短語，這樣你就能更好地理解數(shù)字的含義。tfidf_matrix.shape可以告訴你TF-IDF矩陣的形狀，也就是有多少行（文本數(shù)量）和多少列（特征數(shù)量）。fit_transform()方法是將原始文本數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成TF-IDF特征矩陣的一種方式。它會根據(jù)你提供的文本數(shù)據(jù)，先進(jìn)行擬合（fit），然后將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換（transform）成TF-IDF特征矩陣，這樣你就可以進(jìn)一步分析文本數(shù)據(jù)了。1261代碼運行結(jié)果如右圖和下圖（下頁）：14112641步驟二圖像特征提取在運行案例前，請先安裝繪制圖表的相應(yīng)庫，在終端輸入：pipinstallmatplotlib61611這段代碼分別繪制出圖像紅色、綠色和藍(lán)色通道的直方圖，每個直方圖都展示了對應(yīng)顏色通道的像素強度分布。運行結(jié)果如下：61若代碼中沒有設(shè)置圖像顯示中文，則運行結(jié)果的x、y坐標(biāo)標(biāo)簽和標(biāo)題會呈現(xiàn)格子狀，如下：1且出現(xiàn)如下警告：步驟三音頻特征提取64SUGGESTION1我們使用librosa庫，這是一個廣泛用于音樂和音頻分析的Python庫，提供了音頻處理的各種功能，終端輸入：pipinstalllibrosa641我們以ginkiha的SnowyTown這一音樂音頻來進(jìn)行案例的測試。代碼實例如下：64SUGGESTION1運行結(jié)果如下：641音頻特征提取主要有以下用途：1.語音識別通過提取音頻中的特征，如梅爾頻率倒譜系數(shù)(MFCCs)，可以讓機器理解并轉(zhuǎn)換人類語音為文本，這是智能助手、語音命令控制和自動字幕生成等技術(shù)的基礎(chǔ)。2.音樂信息檢索在音樂數(shù)據(jù)庫中，音頻特征被用來索引和分類音樂，用戶可以通過哼唱、描述音樂風(fēng)格或旋律來搜索音樂。它也用于個性化推薦，根據(jù)用戶的喜好推薦相似的歌曲或藝術(shù)家。3.情感分析音頻特征可以揭示說話者或演唱者的情感狀態(tài)，這對于創(chuàng)建能夠理解人類情感反應(yīng)的交互系統(tǒng)至關(guān)重要，比如客戶服務(wù)機器人或心理健康監(jiān)測應(yīng)用。6414.噪聲抑制和語音增強在通信、錄音和會議系統(tǒng)中，通過分析音頻特征，可以識別并減少背景噪音，提高語音的清晰度和可理解性。5.音頻分類在安全監(jiān)控、生物聲學(xué)研究或內(nèi)容過濾中，音頻特征用于自動識別特定類型的音頻事件，如槍聲檢測、鳥鳴識別或非法內(nèi)容過濾。6.音頻同步和編輯在視頻制作、電影后期制作以及音頻編輯軟件中，準(zhǔn)確的音頻特征提取有助于同步音頻和視頻內(nèi)容，以及進(jìn)行高級編輯操作，如去除回聲或進(jìn)行音質(zhì)優(yōu)化。7.健康監(jiān)測呼吸聲、心跳聲等生物聲音的特征提取可用于遠(yuǎn)程健康監(jiān)測，幫助診斷呼吸系統(tǒng)疾病、心臟問題等。步驟四統(tǒng)計特征提取64SUGGESTION1代碼示例如下：64SUGGESTION1下面是代碼運行結(jié)果及其詳細(xì)分析。1.df變量及基本統(tǒng)計量：代碼運行結(jié)果：64SUGGESTION1關(guān)于基本統(tǒng)計信息，以下是統(tǒng)計量的簡要解釋：Count每一列非空值的數(shù)量。例如，"Age"列有6個有效數(shù)據(jù)點，意味著年齡數(shù)據(jù)完整無缺失。Unique顯示每一列中唯一值的數(shù)量。對于"Education"列顯示為NaN，因為在使用describe(include='all')時，獨特計數(shù)對于非數(shù)值列并不適用，通常應(yīng)查看value_counts()結(jié)果來獲取此類信息。Top顯示每一列中最常出現(xiàn)的值及其頻率。例如，在"Education"列中，"Bachelor"是最常出現(xiàn)的類別，出現(xiàn)了3次。Freq對應(yīng)于"Top"列，表示最常出現(xiàn)值的頻數(shù)。在這里，"Bachelor"出現(xiàn)了3次。Mean平均值，表示數(shù)據(jù)集中的平均數(shù)。例如，"Age"的平均值約為34.33歲，"Income"的平均收入約為63,333.33美元。Std標(biāo)準(zhǔn)差，衡量數(shù)據(jù)點與平均值的偏差程度。數(shù)值越大，說明數(shù)據(jù)越分散；反之，數(shù)據(jù)越集中。"Age"的標(biāo)準(zhǔn)差約為11.11，"Income"的標(biāo)準(zhǔn)差約為14,023.79。Min最小值，數(shù)據(jù)集中的最低數(shù)值。25%第一四分位數(shù)（Q1），數(shù)據(jù)中小于或等于該值的數(shù)值占總體的25%.Median中位數(shù)，數(shù)據(jù)排序后位于中間的數(shù)，反映數(shù)據(jù)的中心位置。75%第三四分位數(shù)（Q3），數(shù)據(jù)中小于或等于該值的數(shù)值占總體的75%。64SUGGESTION12.Education的頻數(shù)分析、Age和Income相關(guān)性分析：代碼運行結(jié)果：641在頻數(shù)分析的結(jié)果中，Education列展示了不同教育程度的頻數(shù)，即每種教育水平出現(xiàn)的次數(shù)。

Bachelor（學(xué)士學(xué)位）出現(xiàn)了3次。

Master（碩士學(xué)位）出現(xiàn)了2次。

PhD（博士學(xué)位）出現(xiàn)了1次。在所分析的數(shù)據(jù)集中，擁有學(xué)士學(xué)位的人數(shù)最多，其次是碩士學(xué)位，博士學(xué)位人數(shù)最少。而相關(guān)性分析的結(jié)果是一個相關(guān)系數(shù)矩陣，用于量化兩個變量之間的線性關(guān)系強度和方向。這里使用的是皮爾遜相關(guān)系數(shù)，其值范圍從-1到1。Age與Age的相關(guān)系數(shù)為1.0000任何變量與自身完全相關(guān)，相關(guān)系數(shù)為1，表示完全正相關(guān)。Age與Income的相關(guān)系數(shù)為0.6524這意味著年齡與收入之間存在正向的線性關(guān)系。系數(shù)接近1但小于1，表明隨著年齡的增長，收入傾向于增加，但這種關(guān)系不是絕對的，存在一定的變異性。相關(guān)系數(shù)的絕對值大于0.5通常被認(rèn)為是中等到強相關(guān)。Income與Income的相關(guān)系數(shù)為1.0000同理，收入與自身完全相關(guān)。64SUGGESTION1年齡與收入之間存在中等到強的正相關(guān)關(guān)系，意味著在所分析的數(shù)據(jù)集中，一般情況下年齡較大的個體傾向于有較高的收入，但這并不意味著每一個年齡增長的個體收入都會增加，因為相關(guān)性不等于因果關(guān)系，還有其他因素可能影響收入。3.Education的特征編碼代碼運行結(jié)果：641在特征編碼的結(jié)果中，原始數(shù)據(jù)中的分類變量"Education"已經(jīng)被轉(zhuǎn)換成了啞變量（One-HotEncoding）形式，即將每個類別轉(zhuǎn)化為一個單獨的二進(jìn)制特征列。具體轉(zhuǎn)換如下：Education_Bachelor如果原始數(shù)據(jù)中"Education"列為"Bachelor"，則此列為True，否則為False。Education_Master如果原始數(shù)據(jù)中"Education"列為"Master"，則此列為True，否則為False。Education_PhD如果原始數(shù)據(jù)中"Education"列為"PhD"，則此列為True，否則為False。這種編碼方式使得分類數(shù)據(jù)可以被機器學(xué)習(xí)算法直接處理，因為算法通