AI训练营金融风控—03特征工程打卡

本学习笔记为阿里金融风控训练营的学习内容，学习链接为：AI训练营金融风控-阿里云天池

我的完整笔记为：

AI训练营金融风控—03特征工程_天池notebook-阿里云天池

 

回顾：

AI训练营金融风控—01赛题理解打卡_宇宙高能量者的博客-优快云博客

AI训练营金融风控—02EDA探索性数据分析打卡_宇宙高能量者的博客-优快云博客

一、学习知识点概要

• 学习特征预处理、缺失值、异常值处理、数据分桶等特征处理方法
• 学习特征交互、编码、选择的相应方法
• 完成相应学习打卡任务，两个选做的作业不做强制性要求，供学有余力同学自己探索

二、学习内容

• 数据预处理
  • 缺失值的填充
  • 时间格式处理
  • 对象类型特征转换到数值
• 异常值处理
  • 基于3segama原则
  • 基于箱型图
• 数据分箱
  • 固定宽度分箱
  • 分位数分箱
    • 离散数值型数据分箱
    • 连续数值型数据分箱
  • 卡方分箱（选做作业）
• 特征交互
  • 特征和特征之间组合
  • 特征和特征之间衍生
  • 其他特征衍生的尝试（选做作业）
• 特征编码
  • one-hot编码
  • label-encode编码
• 特征选择
  • Filter
    • 方差选择法
    • 相关系数法（pearson 相关系数）
    • 卡方检验
    • 互信息法
  • 2 Wrapper （RFE）
    • 递归特征消除法
  • 3 Embedded
    • 基于惩罚项的特征选择法
    • 基于树模型的特征选择

三、学习问题与解答

1. 特征预处理

1）缺失值填充

• 把所有缺失值替换为指定的值0：data_train = data_train.fillna(0)

• 向用缺失值上面的值替换缺失值：data_train = data_train.fillna(axis=0,method='ffill')

• 纵向用缺失值下面的值替换缺失值,且设置最多只填充两个连续的缺失值：data_train = data_train.fillna(axis=0,method='bfill',limit=2)

#按照平均数填充数值型特征
data_train[numerical_fea] = data_train[numerical_fea].fillna(data_train[numerical_fea].median())
data_test_a[numerical_fea] = data_test_a[numerical_fea].fillna(data_train[numerical_fea].median())
#按照众数填充类别型特征
data_train[category_fea] = data_train[category_fea].fillna(data_train[category_fea].mode())
data_test_a[category_fea] = data_test_a[category_fea].fillna(data_train[category_fea].mode())

2）时间格式处理

#转化成时间格式
for data in [data_train, data_test_a]:
    data['issueDate'] = pd.to_datetime(data['issueDate'],format='%Y-%m-%d')
    startdate = datetime.datetime.strptime('2007-06-01', '%Y-%m-%d')
    #构造时间特征
    data['issueDateDT'] = data['issueDate'].apply(lambda x: x-startdate).dt.days

3）对象类型特征转换到数值

for data in [data_train, data_test_a]:
    data['grade'] = data['grade'].map({'A':1,'B':2,'C':3,'D':4,'E':5,'F':6,'G':7})

# 类型数在2之上，又不是高维稀疏的,且纯分类特征
for data in [data_train, data_test_a]:
    data = pd.get_dummies(data, columns=['subGrade', 'homeOwnership', 'verificationStatus', 'purpose', 'regionCode'], drop_first=True)

2. 异常值处理

1）检测异常的方法一：均方差

def find_outliers_by_3segama(data,fea):
    data_std = np.std(data[fea])
    data_mean = np.mean(data[fea])
    outliers_cut_off = data_std * 3
    lower_rule = data_mean - outliers_cut_off
    upper_rule = data_mean + outliers_cut_off
    data[fea+'_outliers'] = data[fea].apply(lambda x:str('异常值') if x > upper_rule or x < lower_rule else '正常值')
    return data

data_train = data_train.copy()
for fea in numerical_fea:
    data_train = find_outliers_by_3segama(data_train,fea)
    print(data_train[fea+'_outliers'].value_counts())
    print(data_train.groupby(fea+'_outliers')['isDefault'].sum())
    print('*'*10)


#删除异常值
for fea in numerical_fea:
    data_train = data_train[data_train[fea+'_outliers']=='正常值']
    data_train = data_train.reset_index(drop=True) 

2）检测异常的方法二：箱型图

3. 数据分桶

• 特别要注意一下分箱的基本原则：

  • （1）最小分箱占比不低于5%
  • （2）箱内不能全部是好客户
  • （3）连续箱单调

1）固定宽度分箱

# 通过除法映射到间隔均匀的分箱中，每个分箱的取值范围都是loanAmnt/1000
data['loanAmnt_bin1'] = np.floor_divide(data['loanAmnt'], 1000)

## 通过对数函数映射到指数宽度分箱
data['loanAmnt_bin2'] = np.floor(np.log10(data['loanAmnt']))

2）分位数分箱

data['loanAmnt_bin3'] = pd.qcut(data['loanAmnt'], 10, labels=False)

3）卡方分箱及其他分箱方法的尝试

一文介绍特征工程里的卡方分箱，附代码实现 - 腾讯云

4. 特征交互

for col in ['grade', 'subGrade']: 
    temp_dict = data_train.groupby([col])['isDefault'].agg(['mean']).reset_index().rename(columns={'mean': col + '_target_mean'})
    temp_dict.index = temp_dict[col].values
    temp_dict = temp_dict[col + '_target_mean'].to_dict()

    data_train[col + '_target_mean'] = data_train[col].map(temp_dict)
    data_test_a[col + '_target_mean'] = data_test_a[col].map(temp_dict)

# 其他衍生变量 mean 和 std
for df in [data_train, data_test_a]:
    for item in ['n0','n1','n2','n4','n5','n6','n7','n8','n9','n10','n11','n12','n13','n14']:
        df['grade_to_mean_' + item] = df['grade'] / df.groupby([item])['grade'].transform('mean')
        df['grade_to_std_' + item] = df['grade'] / df.groupby([item])['grade'].transform('std')

5. 特征编码

1）labelEncode 直接放入树模型中

#label-encode:subGrade,postCode,title
# 高维类别特征需要进行转换
for col in tqdm(['employmentTitle', 'postCode', 'title','subGrade']):
    le = LabelEncoder()
    le.fit(list(data_train[col].astype(str).values) + list(data_test_a[col].astype(str).values))
    data_train[col] = le.transform(list(data_train[col].astype(str).values))
    data_test_a[col] = le.transform(list(data_test_a[col].astype(str).values))
print('Label Encoding 完成')

2）逻辑回归等模型要单独增加的特征工程

• 对特征做归一化，去除相关性高的特征
• 归一化目的是让训练过程更好更快的收敛，避免特征大吃小的问题
• 去除相关性是增加模型的可解释性，加快预测过程。

# 举例归一化过程
#伪代码
for fea in [要归一化的特征列表]：
    data[fea] = ((data[fea] - np.min(data[fea])) / (np.max(data[fea]) - np.min(data[fea])))

6. 特征选择

特征选择的方法：

• 1 Filter
  • 方差选择法
  • 相关系数法（pearson 相关系数）
  • 卡方检验
  • 互信息法
• 2 Wrapper （RFE）
  • 递归特征消除法
• 3 Embedded
  • 基于惩罚项的特征选择法
  • 基于树模型的特征选择

1）Filter

• 方差选择法：方差选择法中，先要计算各个特征的方差，然后根据设定的阈值，选择方差大于阈值的特征

from sklearn.feature_selection import VarianceThreshold
#其中参数threshold为方差的阈值
VarianceThreshold(threshold=3).fit_transform(train,target_train)

• 相关系数法

from sklearn.feature_selection import SelectKBest
from scipy.stats import pearsonr
#选择K个最好的特征，返回选择特征后的数据
#第一个参数为计算评估特征是否好的函数，该函数输入特征矩阵和目标向量，
#输出二元组（评分，P值）的数组，数组第i项为第i个特征的评分和P值。在此定义为计算相关系数
#参数k为选择的特征个数

SelectKBest(k=5).fit_transform(train,target_train)

• 卡方检验
  • 经典的卡方检验是用于检验自变量对因变量的相关性。 假设自变量有N种取值，因变量有M种取值，考虑自变量等于i且因变量等于j的样本频数的观察值与期望的差距。 其统计量如下： χ2=∑(A−T)2T，其中A为实际值，T为理论值
  • (注：卡方只能运用在正定矩阵上，否则会报错Input X must be non-negative)

from sklearn.feature_selection import SelectKBest
from sklearn.feature_selection import chi2
#参数k为选择的特征个数

SelectKBest(chi2, k=5).fit_transform(train,target_train)

• 互信息法

from sklearn.feature_selection import SelectKBest
from minepy import MINE
#由于MINE的设计不是函数式的，定义mic方法将其为函数式的，
#返回一个二元组，二元组的第2项设置成固定的P值0.5
def mic(x, y):
    m = MINE()
    m.compute_score(x, y)
    return (m.mic(), 0.5)
#参数k为选择的特征个数
SelectKBest(lambda X, Y: array(map(lambda x:mic(x, Y), X.T)).T, k=2).fit_transform(train,target_train)

2）Wrapper （Recursive feature elimination，RFE）

from sklearn.feature_selection import RFE
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
#递归特征消除法，返回特征选择后的数据
#参数estimator为基模型
#参数n_features_to_select为选择的特征个数

RFE(estimator=LogisticRegression(), n_features_to_select=2).fit_transform(train,target_train)

3）Embedded

• 基于惩罚项的特征选择法 使用带惩罚项的基模型，除了筛选出特征外，同时也进行了降维。 在feature_selection库的SelectFromModel类结合逻辑回归模型可以用于选择特征，相关代码如下：

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(train,target_train)

• 基于树模型的特征选择 树模型中GBDT也可用来作为基模型进行特征选择。 在feature_selection库的SelectFromModel类结合GBDT模型可以用于选择特征，相关代码如下：

from sklearn.feature_selection import SelectFromModel
from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier
#GBDT作为基模型的特征选择
SelectFromModel(GradientBoostingClassifier()).fit_transform(train,target_train)

四、学习思考与总结

特征工程是机器学习，甚至是深度学习中最为重要的一部分，在实际应用中往往也是所花费时间最多的一步。各种算法书中对特征工程部分的讲解往往少得可怜，因为特征工程和具体的数据结合的太紧密，很难系统地覆盖所有场景。