机器学习特征工程

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原创 2022-03-28 16:53:51 2.5k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

python实现决策树与随机森林数据来自于sklearn.datasets中的load_iris 模型为决策树 import pandas as pd import numpy as np from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.tree import Dec... 阅读详情

特征工程

1.数据预处理

1.1数据无量纲化

数据归一化：当数据(x)按照最小值中心化后，再按极差（最大值 - 最小值）缩放，数据移动了最小值个单位，并且会被收敛到 [0,1]之间

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler#导入包
scaler = MinMaxScaler() #实例化
result_ = scaler.fit_transform(data) #训练和导出结果一步达成

scaler.inverse_transform(result) #将归一化后的结果逆转

数据标准化：当数据(x)按均值(μ)中心化后，再按标准差(σ)缩放，数据就会服从为均值为0，方差为1的正态分布（即标准正态分布）

from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scaler = StandardScaler() #实例化
scaler.fit_transform(data) #使用fit_transform(data)一步达成结果

scaler.inverse_transform(x_std) #使用inverse_transform逆转标准化

1.2缺失值处理

缺失值

from sklearn.impute import SimpleImputer  #新版将 impute 从preprocessing包转移到impute中了
imp_mean = SimpleImputer() #实例化，默认均值填补
imp_median = SimpleImputer(strategy="median") #用中位数填补
imp_0 = SimpleImputer(strategy="constant",fill_value=0) #用0填补
#Age为列名
imp_mean = imp_mean.fit_transform(Age) #fit_transform一步完成调取结果
imp_median = imp_median.fit_transform(Age)
imp_0 = imp_0.fit_transform(Age)

1.3处理分类型特征：编码与哑变量

独热编码

from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
enc = OneHotEncoder(categories='auto').fit(X) #实例化
OneHotEncoder(categories='auto').fit_transform(X).toarray() #生成结果 sklearn包

pd.get_dummies(df[a]) #pandas提供的方法

标签编码：标签专用，能够将分类转换为分类数值

from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
y = data.iloc[:,-1] #要输入的是标签，不是特征矩阵，所以允许一维
le = LabelEncoder() #实例化
le = le.fit(y) #导入数据
label = le.transform(y)   #transform接口调取结果
le.classes_ #属性.classes_查看标签中究竟有多少类别
label #查看获取的结果label

le.fit_transform(y) #也可以直接fit_transform一步到位
le.inverse_transform(label) #使用inverse_transform可以逆转

特征编码：特征专用，能够将分类特征转换为分类数值

from sklearn.preprocessing import OrdinalEncoder
OrdinalEncoder().fit(data_.iloc[:,1:-1]).categories_ #查看类别
data_.iloc[:,1:-1] = OrdinalEncoder().fit_transform(data_.iloc[:,1:-1])

1.4处理连续型特征：二值化与分段

数据二值化:根据阈值将数据二值化（将特征值设置为0或1），用于处理连续型变量。大于阈值的值映射为1，而小于或等于阈值的值映射为0。默认阈值为0时，特征中所有的正值都映射到1。
```
from sklearn.preprocessing import Binarizer
bin = Binarizer(threshold=3)  #设置阈值
bin.fit_transform(data) #使用fit_transform() 达成结果
```

将连续型变量划分:能够将连续型变量排序后按顺序分箱后编码。

from sklearn.preprocessing import KBinsDiscretizer
X = data.iloc[:,0].values.reshape(-1,1) 
est = KBinsDiscretizer(n_bins=3, encode='ordinal', strategy='uniform')
est.fit_transform(X)
#查看转换后分的箱：变成了一列中的三箱
set(est.fit_transform(X).ravel())
est = KBinsDiscretizer(n_bins=3, encode='onehot', strategy='uniform')
#查看转换后分的箱：变成了哑变量
est.fit_transform(X).toarray()

参数	含义&输入
n_bins	每个特征中分箱的个数，默认5，一次会被运用到所有导入的特征
encode	编码的方式默认“onehot” “onehot”：做哑变量，之后返回一个稀疏矩阵，每一列是一个特征中的一个类别，含有该类别的样本表示为1，不含的表示为0 “ordinal”：每个特征的每个箱都被编码为一个整数，返回每一列是一个特征，每个特征下含有不同整数编码的箱的矩阵 “onehot-dense”：做哑变量，之后返回一个密集数组。
strategy	用来定义箱宽的方式 ,默认"quantile" “uniform”：表示等宽分箱，即每个特征中的每个箱的最大值之间的差为 (特征.max() - 特征.min())/(n_bins) “quantile”：表示等位分箱，即每个特征中的每个箱内的样本数量都相同 “kmeans”：表示按聚类分箱，每个箱中的值到最近的一维k均值聚类的簇心得距离都相同

1.5数据变换

多项式变换（对行向量处理）：常见的数据变换有基于多项式的、基于指数函数的、基于对数函数的。
```
from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures
PolynomialFeatures().fit_transform(data)
```

自定义变换:基于单变元函数的数据变换可以使用一个统一的方式完成。

from numpy import loglp
from skleran.preprocessing import FunctionTransformer

FunctionTransformer(log1p).fit_transform(data) #更换自己的data

总结

类	功能	说明
MinMaxScaler	无量纲化	区间缩放，基于最大最小值，将特征值转换到[0，1]区间上
StandardScaler	无量纲化	标准化，基于特征矩阵的列，将特征值转换至服从标准正态分布
Normalizer	归一化	基于特征矩阵的行，将样本向量转换为“单位向量”
SimpleImputer	缺失值计算	计算缺失值，根据不同策略进行填充
OneHotEncoder	哑编码	将定性数据编码为定量数据
LabelEncoder	标签专用	标签专用，能够将分类转换为分类数值
OrdinalEncoder	特征专用	特征专用，能够将分类特征转换为分类数值
Binarizer	二值化	基于给定阈值，将定量特征按阈值划分
KBinsDiscretizer	分段	将连续型变量划分为分类变量的类
PolynomialFeatures	多项式数据转换	多项式数据转换
FunctionTransformer	自定义单元数据转换	使用单变元的函数来转换数据

2.特征选择

当数据预处理完成后，我们需要选择有意义的特征输入机器学习的算法和模型进行训练。通常来说，从两个方面考虑来选择特征：

特征是否发散：如果一个特征不发散，例如方差接近于0，也就是说样本在这个特征上基本上没有差异，这个特征对于样本的区分并没有作用。
特征与目标的相关性：这点比较显见，与目标相关性高的特征，应当优先选择。

根据特征选择的形式又可以将特征选择方法分为3种：

Filter：过滤法，不用考虑后续学习器，按照发散性或者相关性对各个特征进行评分，设定阈值或者待选择阈值的个数，选择特征。
Wrapper：包装法，需考虑后续学习器，根据目标函数（通常是预测效果评分），每次选择若干特征，或者排除若干特征。
Embedded：嵌入法，是Filter与Wrapper方法的结合。先使用某些机器学习的算法和模型进行训练，得到各个特征的权值系数，根据系数从大到小来选择特征。

使用 sklearn.feature_selection来做特征选择

2.1 Filter

2.1.1 方差选择法

使用方差选择法，先要计算各个特征的方差，然后根据阈值，选择方差大于阈值的特征。使用feature_selection库的VarianceThreshold类来选择特征。

from sklearn.feature_selection import VarianceThreshold
#方式一
var = VarianceThreshold(3)
var.fit_transform(data)
#方式二 
VarianceThreshold(threshold=3).fit_transform(data) #更换自己的数据

2.1.2 单变量特征选择

单变量选择能够对每一个特征进行测试，衡量该特征和目标变量之间的关系。根据得分扔掉不好的特征。对于回归和分类问题可以使用卡方检验等方式对特征进行测试。

卡方检验

检验特征对变迁的相关性，选择其中k个与标签最相关的特征。使用feature_selection库的SelectKBest类结合卡方检验。

from sklearn.feature_selection import  SelectKBest
from sklearn.feature_selection import  chi2
#选择k个最好的特征，返回特征选择后的数据
SelectKBset(chi2,k=2).fit_transform(data,target)  #选择变量和标签之间的相关性

2.2 Wrapper（优化算法）

包装法主要思想是：根据目标函数（通常是预测效果评分），每次选择若干特征，或者排除若干特征。也可以将特征子集的选择看作是一个搜索寻优问题，生成不同的组合，对组合进行评价，再与其他的组合进行比较。这样就将子集的选择看作是一个优化问题，有很多的优化算法可以解决，尤其是一些启发式的优化算法，如GA、PSO、DE、ABC等。

2.2.1 递归特征消除法

递归消除特征法使用一个基模型来进行多轮训练，每轮训练后，消除若干权值系数的特征，在基于新的特征集下进行一轮训练。使用feature_selection库的RFE来进行特征选择。

from sklearn.feature_selection import RFE
#递归特征消除法，返回特征选择后的数据
# 参数为estimator为基模型
RFE(estimator = estimator,n_feature_to_select=2).fit_transform(data,target)

2.3 Embedded

嵌入法主要思想就是：使用某些机器学习的算法和模型进行训练，得到各个特征的权值系数，根据系数从大到小选择特征。

2.3.1 基于惩罚项的特征选择法

使用带惩罚的基模型，除了筛选除特征外，同时也进行了降维。使用feature_selection库的SelectFromModel。

from sklearn.feature_selection import SelectFromModel
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
#带l1惩罚项的逻辑回归作为基模型的特征选择
SelectFromModel(LogisticRegression(penalty='l1',c=0.1)).fit_transform(data,target)

2.3.2 基于树模型的特征选择法

树模型中GBDT可用来作为基模型进行特征选择，使用feature_selection库的SelectFromModel类结合GBDT模型

from sklearn.feature_selection import SelectFromModel
from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier
#带l1惩罚项的逻辑回归作为基模型的特征选择
SelectFromModel(GradientBoostingClassifier()).fit_transform(data,target)

3.降维

当特征选择完成后，就可以直接训练模型了。但是可能由于特征矩阵过大，导致计算量大，训练时间长的问题，因为降低特征维度也是必不可少的。主要有主成分分析法（PCA）和线性判别分析（LDA）。PCA是为了让映射后的样本具有最大的发散性，LDA是为了让映射后的样本有最好的分类性能。PCA是一种无监督的降维方法，LDA是一种有监督的降维方法。

3.1 主成分分析(PCA)

from sklearn.decomposition import PCA
pca = PCA(n_components=0.9)
data = pca.fit_transform([[2, 8, 4, 5], [6, 3, 0, 8], [5, 4, 9, 1]])

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