机器学习实践项目（一）- Rossman商店销售预测 - 特征工程

现在进入了机器学习数据处理的深水区 - 特征工程。进行特征工程的目的是：

• 降低维度，减少噪声，提高模型泛化能力；
• 提升训练速度；
• 减少过拟合；
• 让模型更容易解释。

我们本项目的过程将分成如下几步。

1. 了解数据特征

参与训练的数据，除了不能有空值以外，还不能为非数值型字段，因此，我们先过滤一下train训练集中非数值类型的字段看一下该如何处理。

# 过滤一下非数值类型的字段
train.select_dtypes(include=['object']).info()

可见有5个字段需要进行处理，我们分别看一下这些字段的取值。

• Date字段

train['Date'].head()

• StateHoliday字段

train['StateHoliday'].unique()

• StoreType字段

train['StoreType'].unique()

• Assortment字段

train['Assortment'].unique()

Date类型的格式为yyyy-mm-dd，其余3个字段都属于枚举类型的值，所以需要把枚举值转换为对应的数值。

2. 处理非数值数据

for data in [train, test]: # 对 train 和 test 两个 DataFrame 都执行下面的操作，使用同一套处理逻辑保证训练集和测试集特征一致。
    # 把年月日分别抓取出来并转换成数字
    data['year'] = data['Date'].apply(lambda x: int(x.split('-')[0])) # 2013-05-06
    data['month'] = data['Date'].apply(lambda x: int(x.split('-')[1]))
    data['day'] = data['Date'].apply(lambda x: int(x.split('-')[2]))

    month2str = {1:'Jan', 2:'Feb', 3:'Mar', 4:'Apr', 5:'May', 6:'Jun', 7:'Jul', 8:'Aug', 9:'Sep', 10:'Oct', 11:'Nov', 12:'Dec'}
    data['monthstr'] = data['month'].apply(lambda x: month2str[x]) # 把数字的月份映射成英文月份

    # 处理PromoInterval字段的含义，该字段的值形式为“Jan,Feb,Mar”格式，需要根据日期中的月份monthstr来判断是否在促销月份，并生成新的字段IsPromoMonth
    converter = lambda x : 0 if x['PromoInterval'] == 0 else 1 if x['monthstr'] in x['PromoInterval'] else 0

    data['IsPromoMonth'] = data.apply(converter, axis = 1)

    # 转换StateHoliday、StoreType、Assortment字段的值为数字
    cols = ['StoreType', 'Assortment', 'StateHoliday']
    mappings = {'0':0, 'a':1, 'b':2, 'c':3, 'd':4} # key-->value

    pd.set_option('future.no_silent_downcasting', True)
    for col in cols:
        data[col] = data[col].replace(mappings).infer_objects(copy=False).astype(int)

以上代码完成了如下功能：

• 把Date字段分解成了year/month/day 3个字段
• 因为PromoInterval字段存放的值是“Jan, Feb, Mar”这样的格式，表示对应的门店在哪些月份有促销。所以新构建了monthstr字段，把新的数值类型的month字段转换成Jan/Feb/Mar这样的英文缩写月份，并判断其值是否在PromoInterval中，如果在，则新构建了一个IsPromoMonth字段并设为1，如果不在，则在新构建的IsPromoMonth中防0
• 由于StoreType/Assortment/StateHoliday字段是枚举类型，所以统一转换成0/1/2/3/4

转换完毕后，train/test数据集的字段都变成数值类型了，这时需要删掉一些不需要的字段。

# 值转换完毕后，删除不需要的字段
df_train = train.drop(['Date', 'monthstr', 'PromoInterval', 'Customers', 'Open'], axis = 1)
df_test = test.drop(['Date', 'monthstr', 'PromoInterval', 'Id', 'Open'], axis = 1)

• Customers字段删除的原因是因为test测试集中没有这个字段，训练集和测试集的字段必须保持一致；
• Id字段是test测试集中特有的索引字段，没实际意义；
• Open字段值含义是门店是否开业，但是实际的值都是1，对于模型训练没有实际的意义，所以删掉（实际上博主也曾保留过该字段进行训练，后来发现预测出来的结果的评估分数比删掉低得多）；

接下来我们需要观察一下训练集中各字段之间的相关性，运行如下代码：

plt.figure(figsize = (24, 20))
plt.rcParams['font.size'] = 12
sns.heatmap(df_train.corr(), annot = True, cmap='RdYlGn_r', vmin = -1, vmax = 1)

其中，df_train.corr()计算了各字段之间的皮尔逊相关系数。输出如下：

从热力图中可以看到，字段和字段之间相关性越大的，方格中的数字约大，方格中是正数的，表示字段之间是正相关，负数表示负相关。从业务逻辑上来讲，很明显门店编号Store字段和Sales关系肯定很弱，而Promo和Sales关系一定很密切。

由于我们只有train训练集和test测试集，缺少我们训练完成后用来自我评估的验证集，所以需要从训练集中拆出部分数据用来当验证集。

X_train = df_train[6*7*1115:] # 从训练集中抽取一部分作为最终的训练集
X_validate = df_train[:6 * 7 * 1115] # 从训练集中抽取一部分作为最终的验证集

训练集和验证集拆完后，需要各自分离出各自的结果集，结果期其实就是Sales字段，此时Sales字段还是和X_train、X_validate在一个数据集中，需要把这个字段单独拆出来形成各自的y变量。我们一般用大写的 X 和小写的 y 用来表示输入和输出。

# 目标值
y_train = X_train['Sales']
y_validate = X_validate['Sales']

# 特征值
X_train = X_train.drop(['Sales'], axis = 1) # 训练集中删除Sales字段，因为预测结果已经分离存储到y_train
X_validate = X_validate.drop(['Sales'], axis = 1) # 验证集中删除Sales字段，因为预测结果已经分离存储到y_validate

分离完，我们需要观察一下两个y的值的正态分布情况，如果不是典型的正态分布，可能会影响最终结果。

y1 = plt.hist(y_train, bins = 100)

运行结果如下：

可以看出，训练集中的目标值y_train呈左偏形态，需要执行利用对数函数修正呈正态分布。

y_train = np.log1p(y_train) # 把训练集中的预测结果“销售额”进行对数化，可以使正态化更适合
y_validate = np.log1p(y_validate) # 同样，验证集中的预测结果“销售额”也进行对数化

再次执行一下，发现已经是完美的正态分布了：

y1 = plt.hist(y_train, bins = 100)

好的，那到此为止，所有训练前的数据处理，包括特征工程都完成了，我们下一篇文章就开始进行训练。