Keras 数据预处理教程

数据预处理是机器学习模型训练前的重要步骤，对于 Keras 来说也不例外。以下是一些常用的数据预处理方法。

1. 数据清洗

在进行模型训练之前，需要对数据进行清洗，去除无效或错误的数据。

去除重复数据：使用 DataFrame.drop_duplicates() 方法可以去除重复的数据。
处理缺失值：可以使用 DataFrame.fillna() 或 DataFrame.dropna() 方法来处理缺失值。

import pandas as pd

data = pd.read_csv('data.csv')
data.drop_duplicates(inplace=True)
data.fillna(method='ffill', inplace=True)

2. 数据标准化

数据标准化是将数据缩放到一个固定的范围，例如 [0, 1] 或 [-1, 1]。

Min-Max 标准化：将数据缩放到 [0, 1] 范围内。
Z-Score 标准化：将数据缩放到均值为 0，标准差为 1 的范围内。

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler, StandardScaler

scaler = MinMaxScaler()
data_scaled = scaler.fit_transform(data)

scaler = StandardScaler()
data_scaled = scaler.fit_transform(data)

3. 数据分割

在模型训练之前，需要将数据分割成训练集和测试集。

使用 train_test_split 函数：可以使用 train_test_split 函数来分割数据。

from sklearn.model_selection import train_test_split

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data_scaled, labels, test_size=0.2, random_state=42)

4. 数据增强

数据增强是通过对原始数据进行变换来生成更多的数据样本。

使用 ImageDataGenerator 类：对于图像数据，可以使用 ImageDataGenerator 类来进行数据增强。

from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator

datagen = ImageDataGenerator(
    rotation_range=20,
    width_shift_range=0.2,
    height_shift_range=0.2,
    shear_range=0.2,
    zoom_range=0.2,
    horizontal_flip=True,
    fill_mode='nearest'
)

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