sklearn中的数据预处理和特征工程

时间 2019-12-09

标签 sklearn 数据预处理特征工程繁體版

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　　小伙伴们你们好~o(￣▽￣)ブ，沉寂了这么久我又出来啦，此次先不翻译优质的文章了，此次咱们回到Python中的机器学习，看一下Sklearn中的数据预处理和特征工程，老规矩仍是先强调一下个人开发环境是Jupyter lab，所用的库和版本你们参考：算法

　　Python 3.7.1（你的版本至少要3.4以上）数组

　　Scikit-learn 0.20.0 （你的版本至少要0.19）微信

　　Numpy 1.15.3, Pandas 0.23.4, Matplotlib 3.0.1, SciPy 1.1.0网络

1 sklearn中的数据预处理和特征工程

　　sklearn中包含众多数据预处理和特征工程相关的模块，虽然刚接触sklearn时，你们都会为其中包含的各类算法的广度深度所震惊，但其实sklearn六大板块中有两块都是关于数据预处理和特征工程的，两个板块互相交互，为建模以前的所有工程打下基础。机器学习

模块preprocessing：几乎包含数据预处理的全部内容学习
模块Impute：填补缺失值专用编码
模块feature_selection：包含特征选择的各类方法的实践spa
模块decomposition：包含降维算法翻译

2 数据预处理 Preprocessing & Impute

2.1 数据无量纲化

　　在机器学习算法实践中，咱们每每有着将不一样规格的数据转换到同一规格，或不一样分布的数据转换到某个特定分布的需求，这种需求统称为将数据“无量纲化”。譬如梯度和矩阵为核心的算法中，譬如逻辑回归，支持向量机，神经网络，无量纲化能够加快求解速度；而在距离类模型，譬如K近邻，K-Means聚类中，无量纲化能够帮咱们提高模型精度，避免某一个取值范围特别大的特征对距离计算形成影响。（一个特例是决策树和树的集成算法们，对决策树咱们不须要无量纲化，决策树能够把任意数据都处理得很好。）3d

　　数据的无量纲化能够是线性的，也能够是非线性的。线性的无量纲化包括中心化（Zero-centered或者Mean-subtraction）处理和缩放处理（Scale）。中心化的本质是让全部记录减去一个固定值，即让数据样本数据平移到某个位置。缩放的本质是经过除以一个固定值，将数据固定在某个范围之中，取对数也算是一种缩放处理。

preprocessing.MinMaxScaler

　　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，而且会被收敛到[0,1]之间，而这个过程，就叫作数据归一化(Normalization，又称Min-Max Scaling)。注意，Normalization是归一化，不是正则化，真正的正则化是regularization，不是数据预处理的一种手段。归一化以后的数据服从正态分布，公式以下：

　　在sklearn当中，咱们使用preprocessing.MinMaxScaler来实现这个功能。MinMaxScaler有一个重要参数，feature_range，控制咱们但愿把数据压缩到的范围，默认是[0,1]。

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

data = [[-1, 2], [-0.5, 6], [0, 10], [1, 18]]

#不太熟悉numpy的小伙伴，可以判断data的结构吗？
#若是换成表是什么样子？
import pandas as pd
pd.DataFrame(data)

#实现归一化
scaler = MinMaxScaler()                             #实例化
scaler = scaler.fit(data)                           #fit，在这里本质是生成min(x)和max(x)
result = scaler.transform(data)                     #经过接口导出结果
result

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

#使用MinMaxScaler的参数feature_range实现将数据归一化到[0,1]之外的范围中

data = [[-1, 2], [-0.5, 6], [0, 10], [1, 18]]
scaler = MinMaxScaler(feature_range=[5,10])         #依然实例化
result = scaler.fit_transform(data)                 #fit_transform一步导出结果
result

#当X中的特征数量很是多的时候，fit会报错并表示，数据量太大了我计算不了
#此时使用partial_fit做为训练接口
#scaler = scaler.partial_fit(data)

BONUS: 使用numpy来实现归一化

import numpy as np
X = np.array([[-1, 2], [-0.5, 6], [0, 10], [1, 18]])

#归一化
X_nor = (X - X.min(axis=0)) / (X.max(axis=0) - X.min(axis=0))
X_nor

#逆转归一化
X_returned = X_nor * (X.max(axis=0) - X.min(axis=0)) + X.min(axis=0)
X_returned

preprocessing.StandardScaler

　　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），而这个过程，就叫作数据标准化(Standardization，又称Z-score normalization)，公式以下：

from sklearn.preprocessing import StandardScaler data = [[-1, 2], [-0.5, 6], [0, 10], [1, 18]] ​ scaler = StandardScaler() # 实例化 scaler.fit(data) # fit，本质是生成均值和方差 ​ scaler.mean_# 查看均值的属性mean_scaler.var_# 查看方差的属性var_​ x_std = scaler.transform(data) # 经过接口导出结果 ​ x_std.mean() # 导出的结果是一个数组，用mean()查看均值 x_std.std() # 用std()查看方差 ​ 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

　　对于StandardScaler和MinMaxScaler来讲，空值NaN会被当作是缺失值，在fit的时候忽略，在transform的时候保持缺失NaN的状态显示。而且，尽管去量纲化过程不是具体的算法，但在fit接口中，依然只容许导入至少二维数组，一维数组导入会报错。一般来讲，咱们输入的X会是咱们的特征矩阵，现实案例中特征矩阵不太多是一维因此不会存在这个问题。

StandardScaler和MinMaxScaler选哪一个？

　　看状况。大多数机器学习算法中，会选择StandardScaler来进行特征缩放，由于MinMaxScaler对异常值很是敏感。在PCA，聚类，逻辑回归，支持向量机，神经网络这些算法中，StandardScaler每每是最好的选择。

　　MinMaxScaler在不涉及距离度量、梯度、协方差计算以及数据须要被压缩到特定区间时使用普遍，好比数字图像处理中量化像素强度时，都会使用MinMaxScaler将数据压缩于[0,1]区间之中。

　　建议先试试看StandardScaler，效果很差再换MinMaxScaler。

　　除了StandardScaler和MinMaxScaler以外，sklearn中也提供了各类其余缩放处理（中心化只须要一个pandas广播一下减去某个数就行了，所以sklearn不提供任何中心化功能）。好比，在但愿压缩数据，却不影响数据的稀疏性时（不影响矩阵中取值为0的个数时），咱们会使用MaxAbsScaler；在异常值多，噪声很是大时，咱们可能会选用分位数来无量纲化，此时使用RobustScaler。更多详情请参考如下列表。

2.2 缺失值

机器学习和数据挖掘中所使用的数据，永远不多是完美的。不少特征，对于分析和建模来讲意义非凡，但对于实际收集数据的人却不是如此，所以数据挖掘之中，经常会有重要的字段缺失值不少，但又不能舍弃字段的状况。所以，数据预处理中很是重要的一项就是处理缺失值。

import pandas as pd
data = pd.read_csv(r"C:\work\learnbetter\micro-class\
                    week 3 Preprocessing\Narrativedata.csv",index_col=0)

data.head()

在这里，咱们使用从泰坦尼克号提取出来的数据，这个数据有三个特征，一个数值型，两个字符型，标签也是字符型。从这里开始，咱们就使用这个数据给你们做为例子，让你们慢慢熟悉sklearn中数据预处理的各类方式。

impute.SimpleImputer

class sklearn.impute.SimpleImputer(missing_values=nan, strategy=’mean’, fill_value=None, verbose=0, copy=True)

在讲解随机森林的案例时，咱们用这个类和随机森林回归填补了缺失值，对比了不一样的缺失值填补方式对数据的影响。这个类是专门用来填补缺失值的。它包括四个重要参数：

参数	含义&输入
missing_values	告诉SimpleImputer，数据中的缺失值长什么样，默认空值np.nan
strategy	咱们填补缺失值的策略，默认均值。输入“mean”使用均值填补（仅对数值型特征可用）输入“median"用中值填补（仅对数值型特征可用）输入"most_frequent”用众数填补（对数值型和字符型特征均可用）输入“constant"表示请参考参数“fill_value"中的值（对数值型和字符型特征均可用）
fill_value	当参数startegy为”constant"的时候可用，可输入字符串或数字表示要填充的值，经常使用0
copy	默认为True，将建立特征矩阵的副本，反之则会将缺失值填补到本来的特征矩阵中去。

data.info()
#填补年龄

Age = data.loc[:,"Age"].values.reshape(-1,1)            #sklearn当中特征矩阵必须是二维
Age[:20]

from sklearn.impute import SimpleImputer
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

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)

imp_mean[:20]
imp_median[:20]
imp_0[:20]

#在这里咱们使用中位数填补Age
data.loc[:,"Age"] = imp_median

data.info()

#使用众数填补Embarked
Embarked = data.loc[:,"Embarked"].values.reshape(-1,1)
imp_mode = SimpleImputer(strategy = "most_frequent")
data.loc[:,"Embarked"] = imp_mode.fit_transform(Embarked)

data.info()

BONUS：用Pandas和Numpy进行填补其实更加简单

import pandas as pd
data = pd.read_csv(r"C:\work\learnbetter\micro-class\week 3 Preprocessing\Narrativedata.csv",index_col=0)

data.head()

data.loc[:,"Age"] = data.loc[:,"Age"].fillna(data.loc[:,"Age"].median())
#.fillna 在DataFrame里面直接进行填补

data.dropna(axis=0,inplace=True)
#.dropna(axis=0)删除全部有缺失值的行，.dropna(axis=1)删除全部有缺失值的列
#参数inplace，为True表示在原数据集上进行修改，为False表示生成一个复制对象，不修改原数据，默认False

2.3 处理分类型特征：编码与哑变量

　　在机器学习中，大多数算法，譬如逻辑回归，支持向量机SVM，k近邻算法等都只可以处理数值型数据，不能处理文字，在sklearn当中，除了专用来处理文字的算法，其余算法在fit的时候所有要求输入数组或矩阵，也不可以导入文字型数据（其实手写决策树和普斯贝叶斯能够处理文字，可是sklearn中规定必须导入数值型）。然而在现实中，许多标签和特征在数据收集完毕的时候，都不是以数字来表现的。好比说，学历的取值能够是["小学"，“初中”，“高中”，"大学"]，付费方式可能包含["支付宝"，“现金”，“微信”]等等。在这种状况下，为了让数据适应算法和库，咱们必须将数据进行编码，便是说，将文字型数据转换为数值型。

preprocessing.LabelEncoder：标签专用，可以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，因此容许一维

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)                         #也能够直接fit_transform一步到位

le.inverse_transform(label)                 #使用inverse_transform能够逆转

data.iloc[:,-1] = label                     #让标签等于咱们运行出来的结果

data.head()

#若是不须要教学展现的话我会这么写：
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
data.iloc[:,-1] = LabelEncoder().fit_transform(data.iloc[:,-1])

preprocessing.OrdinalEncoder：特征专用，可以将分类特征转换为分类数值

from sklearn.preprocessing import OrdinalEncoder

#接口categories_对应LabelEncoder的接口classes_，如出一辙的功能
data_ = data.copy()

data_.head()

OrdinalEncoder().fit(data_.iloc[:,1:-1]).categories_

data_.iloc[:,1:-1] = OrdinalEncoder().fit_transform(data_.iloc[:,1:-1])

data_.head()

preprocessing.OneHotEncoder：独热编码，建立哑变量

　　咱们刚才已经用OrdinalEncoder把分类变量Sex和Embarked都转换成数字对应的类别了。在舱门Embarked这一列中，咱们使用[0,1,2]表明了三个不一样的舱门，然而这种转换是正确的吗？

咱们来思考三种不一样性质的分类数据：

1）舱门（S，C，Q）

　　三种取值S，C，Q是相互独立的，彼此之间彻底没有联系，表达的是S≠C≠Q的概念。这是名义变量。

2）学历（小学，初中，高中）

　　三种取值不是彻底独立的，咱们能够明显看出，在性质上能够有高中>初中>小学这样的联系，学历有高低，可是学历取值之间却不是能够计算的，咱们不能说小学 + 某个取值 = 初中。这是有序变量。

3）体重（>45kg，>90kg，>135kg）

　　各个取值之间有联系，且是能够互相计算的，好比120kg - 45kg = 90kg，分类之间能够经过数学计算互相转换。这是有距变量。

　　然而在对特征进行编码的时候，这三种分类数据都会被咱们转换为[0,1,2]，这三个数字在算法看来，是连续且能够计算的，这三个数字相互不等，有大小，而且有着能够相加相乘的联系。因此算法会把舱门，学历这样的分类特征，都误会成是体重这样的分类特征。这是说，咱们把分类转换成数字的时候，忽略了数字中自带的数学性质，因此给算法传达了一些不许确的信息，而这会影响咱们的建模。

　　类别OrdinalEncoder能够用来处理有序变量，但对于名义变量，咱们只有使用哑变量的方式来处理，才可以尽可能向算法传达最准确的信息：

　　这样的变化，让算法可以完全领悟，原来三个取值是没有可计算性质的，是“有你就没有我”的不等概念。在咱们的数据中，性别和舱门，都是这样的名义变量。所以咱们须要使用独热编码，将两个特征都转换为哑变量。

data.head()

from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
X = data.iloc[:,1:-1]

enc = OneHotEncoder(categories='auto').fit(X)
result = enc.transform(X).toarray()
result

#依然能够直接一步到位，但为了给你们展现模型属性，因此仍是写成了三步
OneHotEncoder(categories='auto').fit_transform(X).toarray()

#依然能够还原
pd.DataFrame(enc.inverse_transform(result))

enc.get_feature_names()

result
result.shape

#axis=1,表示跨行进行合并，也就是将量表左右相连，若是是axis=0，就是将量表上下相连
newdata = pd.concat([data,pd.DataFrame(result)],axis=1)

newdata.head()

newdata.drop(["Sex","Embarked"],axis=1,inplace=True)

newdata.columns = ["Age","Survived","Female","Male","Embarked_C","Embarked_Q","Embarked_S"]

newdata.head()

　　特征能够作哑变量，标签也能够吗？能够，使用类sklearn.preprocessing.LabelBinarizer能够对作哑变量，许多算法均可以处理多标签问题（好比说决策树），可是这样的作法在现实中不常见，所以咱们在这里就不赘述了。

2.4 处理连续型特征：二值化与分段

sklearn.preprocessing.Binarizer

　　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，特征中全部的正值都映射到1。二值化是对文本计数数据的常见操做，分析人员能够决定仅考虑某种现象的存在与否。它还能够用做考虑布尔随机变量的估计器的预处理步骤（例如，使用贝叶斯设置中的伯努利分布建模）。

#将年龄二值化

data_2 = data.copy()

from sklearn.preprocessing import Binarizer
X = data_2.iloc[:,0].values.reshape(-1,1)               #类为特征专用，因此不能使用一维数组
transformer = Binarizer(threshold=30).fit_transform(X)

transformer

preprocessing.KBinsDiscretizer

　　这是将连续型变量划分为分类变量的类，可以将连续型变量排序后按顺序分箱后编码。总共包含三个重要参数：

参数	含义&输入
n_bins	每一个特征中分箱的个数，默认5，一次会被运用到全部导入的特征
encode	编码的方式，默认“onehot” "onehot"：作哑变量，以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”：每一个特征的每一个箱都被编码为一个整数，返回每一列是一个特征，每一个特征下含有不一样整数编码的箱的矩阵 "onehot-dense"：作哑变量，以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，即每一个特征中的每一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，即每一个特征中的每一个箱内的样本数量都相同 "kmeans"：表示按聚类分箱，每一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

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()