当准备部署机器学习模型时，数据准备是非常重要的一步。下面将提供一些基本原则和过程来确保数据准确无误，便于机器学习模型的部署。这里的过程是一个通用的流程，在实际中您可能需要根据具体情况进行改变。
提出问题
首先，需要明确机器学习模型的目标，并问自己想要回答的问题。这是非常重要的，因为它可以节省很多时间。如果目标不明确，您可能会找到许多有用的数据，但在最终分析之前，需要排除其中大部分数据。
例如，如果您正在开发一个机器学习模型，以预测股票市场的趋势，那么您需要问自己的问题是什么？你是想知道哪种市场趋势与下一个月股票市场的表现密切相关吗？还是您想预测某些特定公司的股票价格？这是非常重要的一步，需要花费足够时间来确保您所收集的数据能够准确回答这些问题。
收集数据
经过初步的问题定义之后，您需要尽可能多地收集数据。这可能包括以下步骤：
-
查找公共数据集：在许多领域中，许多研究人员在做数据准备时已经创建了公共数据集。您可以搜索一些流行的数据集库（如UCI Machine Learning Repository），以找到您需要的数据集。
-
从数据提供者和第三方数据提供商购买数据：某些数据可能无法公开，或者需要大量的费用才能获得。在这种情况下，您可能需要与数据提供者直接联系或使用第三方数据提供商。
-
自己采集数据：在某些情况下，您可能需要自己采集数据。例如，如果您正在开发用于检测眼球疾病的机器学习模型，则需要采集有关患者眼球的数据。
数据清理和处理
完成数据收集后，可能需要进行数据清理和处理。在这一阶段中，您可能需要执行以下任务：
-
缺失值处理：如果您的数据集中存在缺失值，则需要考虑如何进行处理。具体的处理方法包括删除包含缺失值的行或列，用中位数或平均值填补缺失值等。
-
数据类型转换：如果您的数据集中存在不同类型的数据（如字符串，整数，浮点数等），则需要将其转换为模型可以理解的类型。
-
执行特征工程：特征工程是指将原始数据转换为更好的特征以提高模型性能的过程。该过程可能包括选择特征，创建新特征，对离散特征进行独热编码等。
分离数据集
完成了数据准备后，您需要将数据集分成训练集，验证集和测试集。通常，数据集的80%用于训练模型，10%用于验证模型，并对模型进行调整，最后10%用于测试最终模型的性能。
例如，如果您正在开发一个用于预测疾病风险的模型，则可以使用自己收集的数据（或公共数据集），将其分为训练集，验证集和测试集。然后，您可以使用训练集训练模型，并使用验证集来优化超参数。最后，在测试集上测试最终模型的性能。
示例 1
假设您正在开发一个机器学习模型，以预测股票市场的趋势。在收集数据时，您从Yahoo Finance等数据提供者收集了大量数据（如历史价格，市值，卖方量，买方量等）。在数据准备过程中，您可能需要将数据清理，并执行特征工程，以包括更多的相关性因素，例如新闻事件，社交媒体情绪等。最后，您将数据集拆分为训练集，验证集和测试集，以便验证模型的性能和预测准确性。
示例 2
假设您正在开发一个机器学习模型，以预测用户购买行为。在收集数据时，您可能需要从应用程序的服务器中提取日志数据，并先预处理（可由标准处理库来实施），以便进行统计分析或分割时间序列。在分离数据集时，您可以使用交叉验证或时间分割，并将训练集用于训练模型，验证集用于参数调优，测试集用于评估模型的性能。