一个机器学习项目从开始到结束大致分为 5 步，分别是定义问题、收集数据和预处理、选择算法和确定模型、训练拟合模型、评估并优化模型性能。这 5 步是一个循环迭代的过程，你可以参考下面的图片：
我们所有的项目都会按照这 5 步来做，我把它简称为实战 5 步。
第 1 步 定义问题
我们先来看第一步，定义问题。在定义问题这个环节中，我们要剖析业务场景，设定清晰的目标，同时还要明确当前问题属于哪一种机器学习类型。如果不搞清楚这些，我们后面就无法选择模型了。
所以首先，我们先得来了解一下我们这个项目的业务场景。假设你已经入职了“易速鲜花”的运营部，正在对微信公众号推广文案的运营效率进行分析。你收集了大量的软文数据，包括点赞数、转发数和浏览量等等，就像下面这样：
因为微信公众号阅读量超过 10 万之后，就不能显示它的具体阅读量了。所以针对这个问题，我们项目的目标就是，建立一个机器学习模型，根据点赞数和转发数等指标，估计一篇文章能实现多大的浏览量。
因为要估计浏览量，所以在这个数据集中：点赞数、转发数、热度指数、文章评级，这 4 个字段都是特征，浏览量就是标签。这里我们已经有要估计的标签了，所以这是一个监督学习问题。再加上我们的标签是连续性的数值，因此它是一个回归问题。
不难看出，在这个数据集中，特征和标签之间明显呈现出一种相关性：点赞数、转发数多的时候，往往浏览量也多。但是，这种相关性可以通过哪个具体的函数来描绘呢？目前我们还不知道，所以我们在这个项目中的任务就是找到这个函数。
这样，我们就已经把问题定义好了，紧接着下一步就是数据收集和预处理。
第 2 步 收集数据和预处理
数据的收集和预处理”在所有机器学习项目中都会出现，它的作用是为机器学习模型提供好的燃料。数据好，模型才跑得更带劲。这步骤看似只有一句话，其实里面包含了好几个小步骤，完整来讲有 6 步：
①收集数据；
②数据可视化；
③数据清洗；
④特征工程；
⑤构建特征集和标签集；
⑥拆分训练集、验证集和测试集。
你可能一眼看上去不太明白这 6 个步骤的意思。不要着急，接下来我会挨个解释。
1.收集数据
首先是收集数据，这一步又叫采集数据。在现实中，收集数据通常很辛苦，要在运营环节做很多数据埋点、获取用户消费等行为信息和兴趣偏好信息，有时候还需要上网爬取数据。有了数据集，接下来我们要做的是数据可视化的工作，也就是通过可视化去观察一下数据，为选择具体的机器学习模型找找感觉。
2.数据可视化
# 首先安装
pip3.10 install jupyter
# 运行
jupyter notebook 数据可视化是个万金油技能，能做的事非常多。比如说，可以看一看特征和标签之间可能存在的关系，也可以看看数据里有没有“脏数据”和“离群点”等。
不过在正式可视化之前，我们需要把收集到的数据导入运行环境。数据导入我们需要用到 Pandas 数据处理工具包。这个包可是操作数据的利器，我们未来每个项目中都会用到。现在我们用 import 语句导入它：
# 导入最基本的数据处理工具
import pandas as pd # 导入Pandas数据处理工具包 然后，我们通过下面的代码把这个项目的数据集读入到 Python 运行环境，用 DataFrame 的形式呈现出来：
df_ads = pd.read_csv('xxx微信软文.csv') # 读入数据
df_ads.head() # 显示前几行数据 DataFrame 是机器学习中常见的二维表格类型数据结构。在上面的代码中，我用 read_csv API 把 CSV 格式的数据文件，读入到 Pandas 的 DataFrame 中，把它命名为了 df_ads。这段代码输出如下：
这样就完成了数据的导入了，接着我们就可以正式进入“可视化”了。根据经验，我们猜测“点赞数”最有可能和“浏览量”之间存在线性关系。那是不是真的这样呢？我们可以画出图来验证一下。
在这个“验证”环节中，我们需要用到两个包：一个是 Python 画图工具库“Matplotlib ”，另一个是统计学数据可视化工具库“Seaborn”。这两个包都是 Python 数据可视化的必备工具包，它们是 Anaconda 默认安装包的一部分，不需要 pip install 语句重复安装。
在导入这两个包时，我们依旧用 import 语句。请你注意，为了节省代码量，我并没有导入完整的 matplotlib 包，而是只导入了 matplotlib 包中的绘图模块 pyplot：
#导入数据可视化所需要的库
import matplotlib.pyplot as plt # Matplotlib – Python画图工具库
import seaborn as sns # Seaborn – 统计学数据可视化工具库 因为线性关系可以简单地用散点图来验证一下。所以下面我们用 matplotlib 包中的 plot API，绘制出“点赞数”和“浏览量”之间的散点图，看看它们的分布状态。
plt.plot(df_ads['点赞数'],df_ads['浏览量'],'r.', label='Training data') # 用matplotlib.pyplot的plot方法显示散点图
plt.xlabel('点赞数') # x轴Label
plt.ylabel('浏览量') # y轴Label
plt.legend() # 显示图例
plt.show() # 显示绘图结果！ 输出的结果如下图所示：
从这张图中我们可以看出来，这些数据基本上集中在一条线附近，所以它的标签和特征之间，好像真的存在着线性的关系，这可以为我们将来选模型提供参考信息。
接下来，我要用 Seaborn 的 boxplot 工具画个箱线图。来看看这个数据集里有没有“离群点”。我这里随便选择了热度指数这个特征，你也可以为其它特征试试绘制箱线图。
data = pd.concat([df_ads['浏览量'], df_ads['热度指数']], axis=1) # 浏览量和热度指数
fig = sns.boxplot(x='热度指数', y="浏览量", data=data) # 用seaborn的箱线图画图
fig.axis(ymin=0, ymax=800000); #设定y轴坐标 下图就是我们输出的箱线图：
箱线图是由五个数值点组成，分别是最小值 (min)、下四分位数 (Q1)、中位数 (median)、上四分位数 (Q3) 和最大值 (max)。在统计学上，这叫做五数概括。这五个数值可以清楚地为我们展示数据的分布和离散程度。
这个图中下四分位数、中位数、上四分位数组成一个“带有隔间的盒子”，就是所谓的箱；上四分位数到最大值之间建立一条延伸线，就是所谓的线，也叫“胡须”；胡须的两极就是最小值与最大值；此外，箱线图还会将离群的数据点单独绘出。
在上面这个箱线图中，我们不难发现，热度指数越高，浏览量的中位数越大。我们还可以看到，有一些离群的数据点，比其它的文章浏览量大了很多，这些“离群点”就是我们说的“爆款文章”了。
到这里，数据可视化工作算是基本完成了。在数据可视化之后，下一步就是数据的清洗。
3.数据清洗
很多人都把数据清洗比作“炒菜”前的“洗菜”，也就是说数据越干净，模型的效果也就越好。清洗的数据一般分为 4 种情况：
第一种是处理缺失的数据。如果备份系统里面有缺了的数据，那我们尽量补录；如果没有，我们可以剔除掉残缺的数据，也可以用其他数据记录的平均值、随机值或者 0 值来补值。这个补值的过程叫数据修复。
第二个是处理重复的数据：如果是完全相同的重复数据处理，删掉就行了。可如果同一个主键出现两行不同的数据，比如同一个身份证号后面有两条不同的地址，我们就要看看有没有其他辅助的信息可以帮助我们判断（如时戳），要是无法判断的话，只能随机删除或者全部保留。
第三个是处理错误的数据：比如商品的销售量、销售金额出现负值，这时候就需要删除或者转成有意义的正值。再比如表示百分比或概率的字段，如果值大于 1，也属于逻辑错误数据。
第四个是处理不可用的数据：这指的是整理数据的格式，比如有些商品以人民币为单位，有些以美元为单位，就需要先统一。另一个常见例子是把“是”、“否”转换成“1”、“0”值再输入机器学习模型。
那么如何看数据集中有没有脏数据呢？
就我们这个项目的数据集来说，细心的你可能在 DataFrame 图中已经发现，行索引为 6 的数据中“转发数”的值是“NaN”，意思是 Not A Number。在 Python 中，它代表无法表示、也无法处理的值。这是典型的脏数据。
我们可以通过 DataFrame 的 isna().sum() 函数来统计所有的 NaN 的个数。这样，我们就可以在看看有没有 NaN 的同时，也看看 NaN 出现的次数。如果 NaN 过多的话，那么说明这个数据集质量不好，就要找找数据源出了什么问题。
df_ads.isna().sum() # NaN出现的次数 输出结果如下:
df_ads = df_ads.dropna() # 删除NaN值 删去了离群点，模型针对普通的数据会拟合得比较漂亮。但是现实生活中，就是存在着这样的离群点，让模型不那么漂亮。如果把这里的离群点删掉，那模型就不能工作得那么好了。所以，这是一个平衡和取舍的过程。
我们可以训练出包含这些离群点的模型，以及不包含这些离群点的模型，并进行比较。在这里，我建议保留这些“离群点”。
现在，我们就完成了对这个数据的简单清洗。不同类型的数据有不同的清洗方法，我们这里就不一一介绍了。后续项目中，针对具体项目和数据集，我们还会再细讲的。我们继续讲下一个步骤，把数据转换成机器所更易于读取的格式，也就是特征工程。
4.特征工程
特征工程是一个专门的机器学习子领域，而且它是数据处理过程中最有创造力的环节，特征工程做得好不好，非常影响机器学习模型的效率。 我举个例子来解释下什么是特征工程。你知道什么是 BMI 指数吗？它等于体重除以身高的平方，这就是一个特征工程。
计算公式 BMI = 体重(kg) ÷ 身高(m)^2 BMI 这一个指数就替代了原来的两个特征——体重和身高，而且完全能客观地描绘我们的身材情况。
因此，经过了这个特征工程，我们可以把 BMI 指数作为新特征，输入用于评估健康情况的机器学习模型。
你可能会问这样做的好处是什么？以 BMI 特征工程为例，它降低了特征数据集的维度。维度就是数据集特征的个数。要知道，在数据集中，每多一个特征，模型拟合时的特征空间就更大，运算量也就更大。所以，摒弃掉冗余的特征、降低特征的维度，能使机器学习模型训练得更快。
这只是特征工程的诸多的妙处之一，此外特征工程还能更好地表示业务逻辑，并提升机器学习模型的性能。
由于这个项目的问题相对简单，对特征工程的要求并不高，这里暂时不做特征工程。下面，直接进入下一个子步骤，也就是构建机器学习的特征集和标签集。
5.构建特征集和标签集
特征就是所收集的各个数据点，是要输入机器学习模型的变量。而标签是要预测、判断或者分类的内容。对于所有监督学习算法，我们都需要向模型中输入“特征集”和“标签集”这两组数据。因此，在开始机器学习的模型搭建之前，我们需要先构建一个特征数据集和一个标签数据集。
具体的构建过程也很简单，我们只要从原始数据集删除我们不需要的数据就行了。在这个项目中，特征是点赞数、转发数、热度指数和文章评级，所以只需要从原始数据集中删除“浏览量”就行了。
X = df_ads.drop(['浏览量'],axis=1) # 特征集，Drop掉标签相关字段 而标签是我们想要预测的浏览量，因此，我们在标签数据集中只保留“浏览量”字段：
y = df_ads.浏览量 # 标签集 下面我们再看看特征集和标签集里面都有什么数据。
X.head() # 显示前几行数据
y.head() #显示前几行数据 因为 Notebook 一个单元格只能有一个输出。所以我把显示两个数据的代码放在了不同的单元格中。它们的输出结果如下图所示：
可以看到，除了浏览量之外，所有其它字段仍然都在特征数据集中，而只有浏览量被保存在了标签数据集中，也就是说原始数据集就被拆分成了机器学习的特征集和标签集。
无监督学习算法是不需要这个步骤的。因为无监督算法根本就没有标签。
不过，从原数据集从列的维度纵向地拆分成了特征集和标签集后，还需要进一步从行的维度横向拆分。你可能想问，为啥还要拆分呀？因为机器学习并不是通过训练数据集找出一个模型就结束了，我们需要用验证数据集看看这个模型好不好，然后用测试数据集看看模型在新数据上能不能用。
那么具体该怎么拆分呢？这就是我们接下来要解决的问题了。
6.拆分训练集、验证集和测试集。
在拆分之前，我先说明一点，对于学习型项目来说，为了简化流程，经常会省略验证的环节。我们今天的项目比较简单，所以我们也省略了验证，只拆分训练集和测试集，而此时的测试集就肩负着验证和测试双重功能了。
拆分的时候，留作测试的数据比例一般是 20% 或 30%。不过如果你的数据量非常庞大，比如超过 1 百万的时候，那你也不一定非要留这么多。一般来说有上万条的测试数据就足够了。这里我会按照 80/20 的比例来拆分数据。具体的拆分，我们会用机器学习工具包 scikit-learn 里的数据集拆分工具 train_test_split 来完成：
#将数据集进行80%（训练集）和20%（验证集）的分割
from sklearn.model_selection import train_test_split #导入train_test_split工具
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y,
test_size=0.2, random_state=0) 这里需要注意一下，虽然是随机分割，但我们要指定一个 random_state 值，这样就保证程序每次运行都分割一样的训练集和测试集。训练集和测试集每次拆分都不一样的话，那比较模型调参前后的优劣就失去了固定的标准。 现在，训练集和测试集拆分也完成了，你会发现原始数据现在变成了四个数据集，分别是：
- 特征训练集（X_train）
- 特征测试集（X_test）
- 标签训练集（y_train）
- 标签测试集（y_test）
至此，我们全部的数据预处理工作就结束了。
第 3 步 选择算法并建立模型
敬请期待。。。
第 4 步 训练模型
敬请期待。。。
第 5 步 模型评估和优化
敬请期待。。。