ChatGPT 大模型深度解析：掌握数据分析与处理的必备技能

import pandas as pd

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 处理缺失值（填充或删除）
data.fillna(method='ffill', inplace=True)  # 前向填充
# 或者 data.dropna(inplace=True)  # 删除缺失值

# 处理异常值（例如，删除超出某个范围的数值）
data = data[(data['feature'] >= min_value) & (data['feature'] <= max_value)]

# 删除重复数据
data.drop_duplicates(inplace=True)

# 数据格式转换（例如，将字符串转换为数值）
data['numeric_feature'] = pd.to_numeric(data['string_feature'], errors='coerce')

# 保存清洗后的数据
data.to_csv('cleaned_data.csv', index=False)

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 加载清洗后的数据
data = pd.read_csv('cleaned_data.csv')

# 特征和目标变量
X = data[['feature1', 'feature2']]
y = data['target']

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 构建模型
model = LinearRegression()

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

from sklearn.model_selection import GridSearchCV

# 定义超参数网格
param_grid = {
    'fit_intercept': [True, False],
    'normalize': [True, False],
    'copy_X': [True, False],
    'n_jobs': [-1]  # 使用所有可用的CPU核心
}

# 网格搜索
grid_search = GridSearchCV(estimator=model, param_grid=param_grid, cv=5, scoring='neg_mean_squared_error')
grid_search.fit(X_train, y_train)

# 输出最佳超参数
print("Best parameters found: ", grid_search.best_params_)

import dask.dataframe as dd
from dask_ml.linear_model import LinearRegression as DaskLinearRegression

# 加载数据（假设数据存储在多个CSV文件中）
ddf = dd.read_csv('data_part_*.csv')

# 特征和目标变量
X = ddf[['feature1', 'feature2']]
y = ddf['target']

# 划分训练集和测试集（Dask不支持直接划分，这里仅作为示例）
# 实际中可能需要手动划分数据并存储为多个文件

# 构建分布式模型
model = DaskLinearRegression()

# 训练模型
model.fit(X, y, compute=True)  # compute=True表示在本地计算最终结果