机器学习精简教程之七——用scikit-learn做特征提取_机器学习城市地名特征提取-优快云博客

本文转自：http://www.shareditor.com/blogshow/?blogId=58

现实世界中多数特征都不是连续变量，比如分类、文字、图像等，为了对非连续变量做特征表述，需要对这些特征做数学化表述，因此就用到了特征提取（特征数字化）

分类变量的特征提取

比如城市作为一个特征，那么就是一系列散列的城市标记，这类特征我们用二进制编码来表示，是这个城市为1，不是这个城市为0

比如有三个城市：北京、天津、上海，我们用scikit-learn的DictVector做特征提取，如下：

#sklearn 只能处理数字化的特征
from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer

onehot_encoder = DictVectorizer()
instances = [{'city':'背景'},{'city':'天津'},{'city':'上海'}]#这个可以使用相同的key值city是因为它们属于不同的字典中
print(onehot_encoder.fit_transform(instances).toarray())

输出结果为：

[[ 0. 0. 1.]
[ 0. 1. 0.]
[ 1. 0. 0.]]

不同编码表示不同城市。

文字特征提取

文字特征无非这几种：有这个词还是没有、这个词的TF-IDF（TF-IDF（term frequency–inverse document frequency）是一种用于信息检索与数据挖掘的常用加权技术。TF意思是词频(Term Frequency)，IDF意思是逆向文件频率(Inverse Document Frequency)。）

第一种情况用词库表示法，如下：

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
corpus = [
    'UNC played Duke in basketball',
    'Duke lost the basketball game'
]
vectorizer = CountVectorizer()
print(vectorizer.fit_transform(corpus).todense())
print(vectorizer.vocabulary_)

执行后：

[[1 1 0 1 0 1 0 1]
[1 1 1 0 1 0 1 0]]
{'unc': 7, 'played': 5, 'duke': 1, 'in': 3, 'basketball': 0, 'lost': 4, 'the': 6, 'game': 2}

数值为1表示词表中的这个词出现，为0表示未出现

词表中的数值表示单词的坐标位置

什么意思呢？通俗的将就是将上面两个句子拆分，去重，从0到最后一个编号，打乱，执行完这个操作对应的{'unc': 7, 'played': 5, 'duke': 1, 'in': 3, 'basketball': 0, 'lost': 4, 'the': 6, 'game': 2}，然后两个句子再和打乱后的进行对比，句子中有这个词就为1，没有就为0.数字化的向量长度应该是与拆分去重后的长度一致的。

第二种情况TF-IDF表示词的重要性，如下：

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer

corpus = [
    'The dog ate a sandwich and I ate a sandwich',
    'The wizard transfigured a sandwich'
]
vectorizer = TfidfVectorizer(stop_words='english')
print(vectorizer.fit_transform(corpus).todense())
print(vectorizer.vocabulary_)

输出结果为：

[[ 0.75458397 0.37729199 0.53689271 0. 0. ]
[ 0. 0. 0.44943642 0.6316672 0.6316672 ]]
{'dog': 1, 'ate': 0, 'sandwich': 2, 'wizard': 4, 'transfigured': 3}

值最高的是第一个句子中的ate，因为它在这一个句子里出现了两次

值最低的自然是本句子未出现的单词

（这里是有点疑问的：直接去除了I and a 这样的词？？第一个句子中sandwich也出现了两次啊，为什么ate最高呢？？）

数据标准化

数据标准化就是把数据转成均值为0，方差为1的。比如对如下矩阵做标准化：

from sklearn import preprocessing
import numpy as np
X = np.array([
    [0.,0.,5.,13.,9.,1.],
    [0.,0.,13.,15.,10.,15.],
    [0.,3.,15.,2.,0.,11.]
])
print(preprocessing.scale(X))

输出结果为：

[[ 0. -0.70710678 -1.38873015 0.52489066 0.59299945 -1.35873244]
[ 0. -0.70710678 0.46291005 0.87481777 0.81537425 1.01904933]
[ 0. 1.41421356 0.9258201 -1.39970842 -1.4083737 0.33968311]]