人工智能應(yīng)用基礎(chǔ)項目式教程 教案 任務(wù)3.2數(shù)據(jù)準備

《任務(wù)3.2數(shù)據(jù)準備》教案課程名稱人工智能應(yīng)用基礎(chǔ)課題任務(wù)3.2數(shù)據(jù)準備班級：授課時間2025.3.1授課時數(shù)1課時地點：教材分析內(nèi)容分析本課時將重點介紹數(shù)據(jù)準備的基本概念和方法，包括數(shù)據(jù)集的選擇、數(shù)據(jù)預(yù)處理和數(shù)據(jù)集劃分。通過這些內(nèi)容的學習，幫助學生理解數(shù)據(jù)準備的重要性，掌握數(shù)據(jù)預(yù)處理和數(shù)據(jù)集劃分的具體步驟。課程內(nèi)容涵蓋了數(shù)據(jù)集的選擇方法、數(shù)據(jù)預(yù)處理的各種技術(shù)（如數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、特征工程和數(shù)據(jù)規(guī)約）以及數(shù)據(jù)集劃分的策略和方法。通過具體的案例和實踐操作，幫助學生掌握數(shù)據(jù)準備的基本技能。學情分析學生對機器學習的基本概念和流程有一定的了解，但對數(shù)據(jù)準備的具體方法還不夠熟悉。學生對編程有較高的興趣，但需要通過更多的互動和實踐來鞏固所學知識。本課時將通過豐富的代碼示例和互動練習，幫助學生深入理解數(shù)據(jù)準備的基本概念和方法。課時教學目標知識目標1.了解數(shù)據(jù)準備的基本概念和重要性。2.掌握數(shù)據(jù)集的選擇方法。3.掌握數(shù)據(jù)預(yù)處理的各種技術(shù)，包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、特征工程和數(shù)據(jù)規(guī)約。4.掌握數(shù)據(jù)集劃分的策略和方法。能力目標1.能夠選擇合適的數(shù)據(jù)集進行機器學習。2.能夠進行數(shù)據(jù)預(yù)處理，包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、特征工程和數(shù)據(jù)規(guī)約。3.能夠進行數(shù)據(jù)集劃分，包括訓(xùn)練集、驗證集和測試集的劃分。4.能夠編寫符合編程風格規(guī)范的代碼。素質(zhì)目標1.培養(yǎng)學生對編程的興趣和好奇心。2.提升學生的邏輯思維能力和問題解決能力。思政目標1.培養(yǎng)學生的社會責任感，了解數(shù)據(jù)準備對社會經(jīng)濟發(fā)展的影響。2.引導(dǎo)學生關(guān)注科技進步對就業(yè)和社會生活的影響。教學重點、難點教學重點1.數(shù)據(jù)準備的基本概念和重要性。2.數(shù)據(jù)集的選擇方法。3.數(shù)據(jù)預(yù)處理的各種技術(shù)，包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、特征工程和數(shù)據(jù)規(guī)約。4.數(shù)據(jù)集劃分的策略和方法。教學難點1.如何選擇合適的數(shù)據(jù)集進行機器學習。2.如何進行數(shù)據(jù)預(yù)處理，包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、特征工程和數(shù)據(jù)規(guī)約。3.如何進行數(shù)據(jù)集劃分，包括訓(xùn)練集、驗證集和測試集的劃分。4.如何編寫符合編程風格規(guī)范的代碼。教學策略設(shè)計思路1.通過案例分析和互動練習，幫助學生理解數(shù)據(jù)準備的基本概念和方法。2.采用議題式教學法，引導(dǎo)學生探討數(shù)據(jù)準備的重要性和具體步驟。3.利用多媒體教學資源，增強學生的直觀感受和理解。4.通過小組合作學習，培養(yǎng)學生的團隊合作能力和創(chuàng)新思維。5.設(shè)計實踐活動，讓學生親身體驗數(shù)據(jù)準備的具體步驟。6.通過即時評價反饋，及時調(diào)整教學策略，確保教學效果。教學過程設(shè)計教學環(huán)節(jié)教師活動學生活動設(shè)計意圖教學與信息化手段課前預(yù)習任務(wù)1.發(fā)布預(yù)習資料，包括數(shù)據(jù)準備的基本概念、數(shù)據(jù)集選擇、數(shù)據(jù)預(yù)處理和數(shù)據(jù)集劃分的方法。2.布置預(yù)習任務(wù)，要求學生閱讀相關(guān)資料并思考數(shù)據(jù)準備的重要性和具體步驟。3.提供預(yù)習指南，指導(dǎo)學生如何進行有效的預(yù)習。1.閱讀預(yù)習資料，了解數(shù)據(jù)準備的基本概念、數(shù)據(jù)集選擇、數(shù)據(jù)預(yù)處理和數(shù)據(jù)集劃分的方法。2.思考數(shù)據(jù)準備的重要性和具體步驟。3.完成預(yù)習任務(wù)，準備課堂討論。幫助學生提前了解課程內(nèi)容，為課堂學習做好準備。預(yù)習資料、在線閱讀平臺課前調(diào)查1.設(shè)計問卷，調(diào)查學生對數(shù)據(jù)準備和數(shù)據(jù)集選擇的了解程度。2.收集問卷數(shù)據(jù)，分析學生的學習起點。3.根據(jù)調(diào)查結(jié)果調(diào)整教學策略。1.完成問卷調(diào)查，反饋對數(shù)據(jù)準備和數(shù)據(jù)集選擇的了解情況。2.反饋調(diào)查結(jié)果，提出自己的疑問。了解學生的學習起點，為課堂教學提供依據(jù)。在線問卷調(diào)查工具課中導(dǎo)入新課1.通過一段視頻或案例，引出數(shù)據(jù)準備的概念。2.提出問題，引導(dǎo)學生思考數(shù)據(jù)準備的重要性和應(yīng)用場景。3.簡要介紹本課時的學習目標和內(nèi)容。1.觀看視頻或案例，初步了解數(shù)據(jù)準備的概念。2.回答教師提出的問題，積極參與討論。3.明確本課時的學習目標和內(nèi)容。激發(fā)學生的學習興趣，明確學習目標。視頻播放設(shè)備、PPT講解數(shù)據(jù)準備概念1.詳細講解數(shù)據(jù)準備的基本概念和重要性，包括數(shù)據(jù)準備的目標和意義。2.通過實例，說明數(shù)據(jù)準備在機器學習中的作用和應(yīng)用場景。3.引導(dǎo)學生總結(jié)數(shù)據(jù)準備的基本特點和應(yīng)用場景。1.認真聽講，做好筆記。2.觀看實例，加深理解。3.積極參與討論，總結(jié)數(shù)據(jù)準備的基本特點和應(yīng)用場景。幫助學生系統(tǒng)地了解數(shù)據(jù)準備的基本概念和重要性。PPT、案例視頻講解數(shù)據(jù)集選擇1.詳細講解數(shù)據(jù)集選擇的方法和策略，包括常用的數(shù)據(jù)集來源和選擇標準。2.通過實例，說明如何選擇合適的數(shù)據(jù)集進行機器學習。3.引導(dǎo)學生總結(jié)數(shù)據(jù)集選擇的方法和策略。1.認真聽講，做好筆記。2.觀看實例，加深理解。3.積極參與討論，總結(jié)數(shù)據(jù)集選擇的方法和策略。幫助學生系統(tǒng)地了解數(shù)據(jù)集選擇的方法和策略。PPT、案例視頻講解數(shù)據(jù)預(yù)處理1.詳細講解數(shù)據(jù)預(yù)處理的各種技術(shù)，包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、特征工程和數(shù)據(jù)規(guī)約。2.通過實例，說明數(shù)據(jù)預(yù)處理的具體步驟和注意事項。3.引導(dǎo)學生總結(jié)數(shù)據(jù)預(yù)處理的各種技術(shù)和具體步驟。1.認真聽講，做好筆記。2.觀看實例，加深理解。3.積極參與討論，總結(jié)數(shù)據(jù)預(yù)處理的各種技術(shù)和具體步驟。幫助學生系統(tǒng)地了解數(shù)據(jù)預(yù)處理的各種技術(shù)和具體步驟。PPT、案例視頻講解數(shù)據(jù)集劃分1.詳細講解數(shù)據(jù)集劃分的策略和方法，包括訓(xùn)練集、驗證集和測試集的劃分。2.通過實例，說明數(shù)據(jù)集劃分的具體步驟和注意事項。3.引導(dǎo)學生總結(jié)數(shù)據(jù)集劃分的策略和方法。1.認真聽講，做好筆記。2.觀看實例，加深理解。3.積極參與討論，總結(jié)數(shù)據(jù)集劃分的策略和方法。幫助學生系統(tǒng)地了解數(shù)據(jù)集劃分的策略和方法。PPT、案例視頻實踐操作1.逐步演示如何在Python環(huán)境中進行數(shù)據(jù)預(yù)處理和數(shù)據(jù)集劃分。2.解釋每一步的注意事項和可能遇到的問題。3.提供常見錯誤的解決方案和示例。4.引導(dǎo)學生記錄實踐操作中的問題與解決方法。5.討論實踐操作時可能的安全設(shè)置。1.跟隨教師演示，嘗試在自己的Python環(huán)境中進行數(shù)據(jù)預(yù)處理和數(shù)據(jù)集劃分。2.記錄實踐操作中遇到的問題，準備提問。3.互相幫助，分享實踐操作經(jīng)驗。4.在教師講解時做筆記，記錄關(guān)鍵步驟。5.參與討論，發(fā)表對實踐操作步驟的理解。6.嘗試解決自己遇到的問題，進行探索。幫助學生掌握數(shù)據(jù)預(yù)處理和數(shù)據(jù)集劃分的具體步驟。Python環(huán)境、JupyterNotebook總結(jié)與反饋1.匯總本課時的主要內(nèi)容，強調(diào)重點和難點。2.對學生的課堂表現(xiàn)進行評價，指出優(yōu)點和不足。3.布置課后作業(yè)，鞏固所學知識。4.預(yù)告下節(jié)課的內(nèi)容，激發(fā)學生的學習興趣。1.認真聽講，回顧本課時的主要內(nèi)容。2.接受教師的評價，反思自己的表現(xiàn)。3.記錄課后作業(yè)，準備完成。4.了解下節(jié)課的內(nèi)容，做好預(yù)習。通過總結(jié)與反饋，幫助學生鞏固所學知識，明確下一步的學習方向。PPT、課后作業(yè)課后課后作業(yè)1.寫一篇關(guān)于數(shù)據(jù)準備和數(shù)據(jù)集選擇的小論文。2.選擇一個數(shù)據(jù)集，進行數(shù)據(jù)預(yù)處理和數(shù)據(jù)集劃分的實踐操作。3.完成課后練習題，鞏固所學知識。1.完成課后作業(yè)，認真撰寫小論文。2.選擇一個數(shù)據(jù)集，進行數(shù)據(jù)預(yù)處理和數(shù)據(jù)集劃分的實踐操作。3.完成課后練習題，鞏固所學知識。通過課后作業(yè)，幫助學生鞏固所學知識，提高寫作和實踐能力。課后作業(yè)資料、代碼編輯器復(fù)習與預(yù)習1.提供復(fù)習資料，幫助學生鞏固本課時的知識。2.布置預(yù)習任務(wù)，要求學生閱讀下節(jié)課的預(yù)習資料。3.提供預(yù)習指南，指導(dǎo)學生如何進行有效的預(yù)習。1.認真復(fù)習本課時的知識，完成復(fù)習資料。2.閱讀下節(jié)課的預(yù)習資料，做好預(yù)習。3.按照預(yù)習指南，進行有效的預(yù)習。通過復(fù)習與預(yù)習，幫助學生鞏固所學知識，為下節(jié)課的學習做好準備。復(fù)習資料、預(yù)習資料板書設(shè)計一、數(shù)據(jù)準備的重要性數(shù)據(jù)的預(yù)處理是機器學習流程中的第一步，決定了后續(xù)建模的質(zhì)量和可靠性。數(shù)據(jù)的預(yù)處理包括數(shù)據(jù)準備、數(shù)據(jù)集劃分、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、特征工程和數(shù)據(jù)規(guī)約等步驟，通過這些步驟可以使數(shù)據(jù)變得更加豐富、準確、完整、一致和可用，從而提高機器學習的結(jié)果。首先，數(shù)據(jù)的預(yù)處理可以幫助我們清洗數(shù)據(jù)。在實際應(yīng)用中，數(shù)據(jù)往往存在缺失值、異常值和重復(fù)值等問題。這些問題會對建模的結(jié)果產(chǎn)生負面影響。通過數(shù)據(jù)清洗，我們可以去除或填補缺失值，修正異常值，刪除重復(fù)值，從而使數(shù)據(jù)更加干凈和可靠。其次，數(shù)據(jù)的預(yù)處理可以幫助我們集成數(shù)據(jù)。在實際應(yīng)用中，數(shù)據(jù)往往來自不同的來源，以不同的格式存儲，具有不同的結(jié)構(gòu)和語義。數(shù)據(jù)集成可以將不同來源的數(shù)據(jù)整合在一起，形成一個一致的數(shù)據(jù)集。這樣做可以避免數(shù)據(jù)重復(fù)和冗余，提高數(shù)據(jù)的可用性和可靠性。第三，數(shù)據(jù)的預(yù)處理可以幫助我們轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)。在實際應(yīng)用中，數(shù)據(jù)往往以不同的形式和單位進行表示。數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換可以將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為適合分析和建模的形式。例如，可以進行數(shù)值化、標準化、歸一化、離散化等操作，使得數(shù)據(jù)更加易于處理和比較。最后，數(shù)據(jù)的預(yù)處理可以幫助我們規(guī)約數(shù)據(jù)。在實際應(yīng)用中，數(shù)據(jù)往往具有很高的維度和冗余。數(shù)據(jù)規(guī)約可以通過選擇、投影、聚類等方法減少數(shù)據(jù)的維度和冗余，從而提高分析和建模的效率和準確性。二、數(shù)據(jù)集選擇1）Kaggle數(shù)據(jù)集網(wǎng)址：http：///datasets每個數(shù)據(jù)集都有對應(yīng)的一個小型社區(qū)，你可以在其中討論數(shù)據(jù)、查找公共代碼或在內(nèi)核中創(chuàng)建自己的項目。該網(wǎng)站包含大量形狀、大小、格式各異的真實數(shù)據(jù)集。你還可以看到與每個數(shù)據(jù)集相關(guān)的“內(nèi)核”，其中許多不同的數(shù)據(jù)科學家提供了筆記來分析數(shù)據(jù)集。2）亞馬遜數(shù)據(jù)集網(wǎng)址：https：//registry.opendata.aws該數(shù)據(jù)源包含多個不同領(lǐng)域的數(shù)據(jù)集，如：公共交通、生態(tài)資源、衛(wèi)星圖像等。它也有一個搜索框來幫助你找到你正在尋找的數(shù)據(jù)集，另外它還有數(shù)據(jù)集描述和使用示例，這是非常簡單、實用的！3）UCI機器學習庫網(wǎng)址：https：///ml/datasets.html圖3.10UCI機器學習庫圖3.10所示是加州大學信息與計算機科學學院的一個數(shù)據(jù)庫，包含了100多個數(shù)據(jù)集。它根據(jù)機器學習問題的類型對數(shù)據(jù)集進行分類。你可以找到單變量、多變量、分類、回歸或者是推薦系統(tǒng)的數(shù)據(jù)集。4）谷歌的數(shù)據(jù)集搜索引擎網(wǎng)址：https：///datasetsearch圖3.11谷歌的數(shù)據(jù)集圖3.11所示是一個可以按名稱搜索數(shù)據(jù)集的工具箱。谷歌的目標是統(tǒng)一成千上萬個不同的數(shù)據(jù)集。5）微軟數(shù)據(jù)集網(wǎng)址：https：//2018年7月，微軟與外部研究社區(qū)共同宣布推出“微軟研究開放數(shù)據(jù)”。它在公共云中包含一個數(shù)據(jù)存儲庫，用于促進全球研究社區(qū)之間的協(xié)作。另外它還提供了一組在已發(fā)表的研究中使用的、經(jīng)過整理的數(shù)據(jù)集。6）Awesome公共數(shù)據(jù)集網(wǎng)址：https：///awesomedata/awesome.public.datasets這是一個按照主題分類的，由社區(qū)公開維護的一系列數(shù)據(jù)集清單，比如生物學、經(jīng)濟學、教育學等。這里列出的大多數(shù)數(shù)據(jù)集都是免費的，但是在使用任何數(shù)據(jù)集之前，你應(yīng)該檢查相應(yīng)的許可要求。7）政府數(shù)據(jù)集政府的相關(guān)數(shù)據(jù)集也很容易找到。許多國家為了提高知名度，向公眾分享了各種數(shù)據(jù)集。例如：歐盟開放數(shù)據(jù)門戶：歐洲政府數(shù)據(jù)集。新西蘭政府數(shù)據(jù)集。印度政府數(shù)據(jù)集。8）計算機視覺數(shù)據(jù)集網(wǎng)址：https：//www.visualdata.io對于從事圖像處理、計算機視覺或者是深度學習的研究人員，這應(yīng)該是你的實驗獲取數(shù)據(jù)的重要來源之一。該數(shù)據(jù)集包含一些可以用來構(gòu)建計算機視覺（CV）模型的大型數(shù)據(jù)集。你可以通過特定的CV主題查找特定的數(shù)據(jù)集，如語義分割、圖像標題、圖像生成，甚至可以通過解決方案（自動駕駛汽車數(shù)據(jù)集）查找特定的數(shù)據(jù)集。三、數(shù)據(jù)預(yù)處理1.數(shù)據(jù)清洗1）sklearn庫中處理缺失值的類是SimpleImputer，這個類的相關(guān)參數(shù)見表3.5。表3.5SimpleImputer類參數(shù)2）統(tǒng)計數(shù)據(jù)缺失值總數(shù)X.isnull().sum()2.特征工程特征工程的主要有三個任務(wù)（見圖3.12）。圖3.12特征工程主要任務(wù)應(yīng)用機器學習的前提是構(gòu)建結(jié)構(gòu)化訓(xùn)練數(shù)據(jù)，如果機器學習的對象是圖像（見圖2.12），結(jié)構(gòu)化訓(xùn)練數(shù)據(jù)該如何構(gòu)造呢？需要把圖像轉(zhuǎn)換為表3.6形式，這個轉(zhuǎn)換過程稱為特征工程。圖3.13鳶尾花數(shù)據(jù)表3.6鳶尾花結(jié)構(gòu)化訓(xùn)練數(shù)據(jù)Sepal.LengthSepal.WidthPetal.LengthPetal.Widthclass0.2setosa4.931.40.2setosaversicolor1.5versicolor6.33.362.5virginica1.9virginica6.535.82.2?1.3?其中，每列的表頭名Sepal.Length等是特征，最后一列class是輸出的類別信息，每一行是一個樣本，表2.6中數(shù)值就是特征值。特征工程是機器學習的基礎(chǔ)，好的特征允許你選擇不復(fù)雜的模型，同時運行速度也更快，也更容易理解和維護。特征工程說起來容易，做起來真的不易，想要對實際問題進行模型分析，幾乎大部分時間都花在了特征工程上。3.數(shù)據(jù)規(guī)約（1）數(shù)據(jù)歸一化歸一化通常意味著將數(shù)據(jù)縮放到[0,1]的范圍內(nèi)，或者使得所有數(shù)據(jù)的范圍都在[.1,1]之間?？梢允褂肧cikit.learn的MinMaxScaler來實現(xiàn)。X=np.arange(30).reshape(5,6)scaler=MinMaxScaler()X_normalized=scaler.fit_transform(X)（2）數(shù)據(jù)標準化標準化則是將數(shù)據(jù)縮放，使得它們的均值為0，標準差為1。這可以通過Scikit.learn的StandardScaler來實現(xiàn)。X=np.arange(30).reshape(5,6)scaler=StandardScaler()X_standardized=scaler.fit_transform(X)四、數(shù)據(jù)集劃分1.訓(xùn)練集、驗證集和測試集的劃分2.Scikit.learn數(shù)據(jù)集劃分Scikit.learn提供了train_test_split函數(shù)來幫助完成這一任務(wù)。fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split#假設(shè)X是特征，y是目