特征工程
特征工程:就是对特征进行相关的处理
一般使用pandas来进行数据清洗和数据处理、使用sklearn来进行特征工程
特征工程是将任意数据(如文本或图像)转换为可用于机器学习的数字特征,比如:字典特征提取(特征离散化)、文本特征提取、图像特征提取。
特征工程API
实例化转换器对象，转换器类有很多，都是Transformer的子类, 常用的子类有:
DictVectorizer 字典特征提取
CountVectorizer 文本特征提取
TfidfVectorizer TF-IDF文本特征词的重要程度特征提取
MinMaxScaler 归一化
StandardScaler 标准化
VarianceThreshold 底方差过滤降维
PCA 主成分分析降维转换器对象调用fit_transform()进行转换, 其中fit用于计算数据，transform进行最终转换
fit_transform()可以使用fit()和transform()代替
data_new = transfer.fit_transform(data)
可写成
transfer.fit(data)
data_new = transfer.transform(data)DictVectorizer 字典列表特征提取
api
-
创建转换器对象:
sklearn.feature_extraction.DictVectorizer(sparse=True)
参数:
sparse=True返回类型为csr_matrix的稀疏矩阵
sparse=False表示返回的是数组,数组可以调用.toarray()方法将稀疏矩阵转换为数组
-
转换器对象:
转换器对象调用fit_transform(data)函数，参数data为一维字典数组或一维字典列表,返回转化后的矩阵或数组
转换器对象get_feature_names_out()方法获取特征名
示例1 提取为稀疏矩阵对应的数组
from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer
import pandas as pd
data =[{'city':'成都','age':30,'temperature':200},{'city':'重庆','age':33, 'temperature':60}, {'city':'北京', 'age':42, 'temperature':80}]
transfer = DictVectorizer(sparse=False)
arr = transfer.fit_transform(data)
feature = transfer.get_feature_names_out()
ddata = pd.DataFrame(arr,columns=feature)
print(ddata)
示例2 提取为稀疏矩阵
from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer
import pandas as pd
data =[{'city':'成都','age':30,'temperature':200},{'city':'重庆','age':33, 'temperature':60}, {'city':'北京', 'age':42, 'temperature':80}]
transfer = DictVectorizer(sparse=True)
arr = transfer.fit_transform(data)
print(arr)
稀疏矩阵转为数组
稀疏矩阵对象调用toarray()函数, 得到类型为ndarray的二维稀疏矩阵
from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer
import pandas as pd
data =[{'city':'成都','age':30,'temperature':200},{'city':'重庆','age':33, 'temperature':60}, {'city':'北京', 'age':42, 'temperature':80}]
transfer = DictVectorizer(sparse=True)
arr = transfer.fit_transform(data)
print(arr)
arr1 = arr.toarray()
print(arr1)
CountVectorizer 文本特征提取
API
sklearn.feature_extraction.text.CountVectorizer
构造函数关键字参数stop_words，值为list，表示词的黑名单(不提取的词)
fit_transform函数的返回值为稀疏矩阵
英文文本提取
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
import pandas as pd
data = ['i love you','you like her','i like book']
# 创建转换器对象
transfer = CountVectorizer(stop_words=[])
# 提取，得到稀疏矩阵
data1 = transfer.fit_transform(data)
print(data1)
# data1转为对应的完整数组
data2 = data1.toarray()
# 获取特征名称
feature = transfer.get_feature_names_out()
# 创建DataFrame对象
arr = pd.DataFrame(data2,columns=feature)
print(arr)
中文文本提取
a.中文文本不像英文文本，中文文本文字之间没有空格，所以要先分词，一般使用jieba分词.
b.下载jieba组件, (不要使用conda)
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
import pandas as pd
import jieba
def cut(text):return ' '.join(list(jieba.cut(text)))data = ['正义也许会迟到，但永远不会缺席','迟到的正义还是正义吗','正义和邪恶究竟哪一方会缺席']
data1 = [cut(i) for i in data]
print(data1)
transfer = CountVectorizer(stop_words=['还是'])
re = transfer.fit_transform(data1)
print(re)
feature = transfer.get_feature_names_out()
arr = re.toarray()
ddata = pd.DataFrame(arr,columns=feature)
ddata
数字代表这个词在句子中出现的频次，在代码中“还是”被作为了黑名单词，并不会进行划分
TfidfVectorizer TF-IDF文本特征词的重要程度特征提取
API
sklearn.feature_extraction.text.TfidfVectorizer()
构造函数关键字参数stop_words，表示词特征黑名单
fit_transform函数的返回值为稀疏矩阵
示例
代码与CountVectorizer的示例基本相同,仅仅把CountVectorizer改为TfidfVectorizer即可
示例中data是一个字符串list, list中的第一个元素就代表一篇文章.
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer,CountVectorizer
import pandas as pd
import jieba
data = ['正义也许会迟到，但永远不会缺席','迟到的正义还是正义吗','正义和邪恶究竟哪一方会缺席']
def cut(text):return ' '.join(jieba.cut(text))
data1 = [cut(i) for i in data]
transfer1 = TfidfVectorizer(stop_words=[])
transfer2 = CountVectorizer(stop_words=[])
data01 = transfer1.fit_transform(data1)
data02 = transfer2.fit_transform(data1)
# 转换成完整矩阵
arr1 = data01.toarray()
arr2 = data02.toarray()
# 获取特征名称
feature1 = transfer1.get_feature_names_out()
feature2 = transfer2.get_feature_names_out()
# 创建DataFrame对象
Data1 = pd.DataFrame(arr1,columns=feature1)
Data2 = pd.DataFrame(arr2,columns=feature2)
Data1
Data2
无量纲化-预处理
无量纲，即没有单位的数据
无量纲化包括"归一化"和"标准化", 为什么要进行无量纲化呢?
(1) MinMaxScaler 归一化
通过对原始数据进行变换把数据映射到指定区间(默认为0-1)
<1>归一化公式:
这里的 𝑥min 和 𝑥max 分别是每种特征中的最小值和最大值，而 𝑥是当前特征值，𝑥scaled 是归一化后的特征值。
若要缩放到其他区间，可以使用公式：x=x*(max-min)+min;
<2>归一化API
sklearn.preprocessing.MinMaxScaler(feature_range)
参数:feature_range=(0,1) 归一化后的值域,可以自己设定
fit_transform函数归一化的原始数据类型可以是list、DataFrame和ndarray, 不可以是稀疏矩阵
fit_transform函数的返回值为ndarray
<3>归一化示例
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
data = [[19,12,15],[23,15,25],[25,18,20]]
# 定义转换后的值域
transfer = MinMaxScaler(feature_range=(0,1))
# 转换
data1 = transfer.fit_transform(data)
print(data1)
<4>缺点
最大值和最小值容易受到异常点影响，所以鲁棒性较差。所以常使用标准化的无量钢化
(2)StandardScaler 标准化
<1>标准化公式
最常见的标准化方法是Z-score标准化，也称为零均值标准化。它通过对每个特征的值减去其均值，再除以其标准差，将数据转换为均值为0，标准差为1的分布。这可以通过以下公式计算:
其中，z是转换后的数值，x是原始数据的值，μ是该特征的均值，σ是该特征的标准差
<2> 标准化 API
sklearn.preprocessing.StandardScale
与MinMaxScaler一样，原始数据类型可以是list、DataFrame和ndarray
fit_transform函数的返回值为ndarray, 归一化后得到的数据类型都是ndarray
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
data = [[19,12,15],[23,15,25],[25,18,20]]
transfer = StandardScaler()
data1 = transfer.fit_transform(data)
print(data1)
<3>标准化示例
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
import numpy as np
import pandas as pd
# 获取数据
data = pd.read_csv('./src/dating.txt')
print(type(data)) # <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
print(data.shape) # (1000, 4)
# 实例化一个转换器
transfer = StandardScaler()
# 调用fit_transform
data1 = transfer.fit_transform(data) # 把DataFrame数据进行标准化
print(data1[0:5])
data2 = data.values # 把DateFrame转为ndarray
data3 = transfer.fit_transform(data2) # 把ndarray数据进行标准化
print(data3[0:5])
data4 = data.values.tolist() # 把DateFrame转为list
data5 = transfer.fit_transform(data4) #把list数据进行标准化
print(data5[0:5])特征降维
实际数据中,有时候特征很多,会增加计算量,降维就是去掉一些特征,或者转化多个特征为少量个特征
特征降维其目的:是减少数据集的维度，同时尽可能保留数据的重要信息。
特征选择
(a) VarianceThreshold 低方差过滤特征选择
-
Filter(过滤式): 主要探究特征本身特点， 特征与特征、特征与目标 值之间关联
方差选择法: 低方差特征过滤-
如果一个特征的方差很小，说明这个特征的值在样本中几乎相同或变化不大，包含的信息量很少，模型很难通过该特征区分不同的对象,比如区分甜瓜子和咸瓜子还是蒜香瓜子,如果有一个特征是长度,这个特征相差不大可以去掉。
-
过滤特征：移除所有方差低于设定阈值的特征
-
设定阈值：选择一个方差阈值，任何低于这个阈值的特征都将被视为低方差特征。
-
计算方差：对于每个特征，计算其在训练集中的方差(每个样本值与均值之差的平方,在求平均)。
-
from sklearn.feature_selection import VarianceThreshold
import pandas as pd
def variance_demo():# 1、获取数据,data是一个DataFrame,可以是读取的csv文件data=pd.DataFrame([[10,1,2],[11,3,3],[11,1,5],[11,5,7],[11,9,12],[11,3,14],[11,2,12],[11,6,9]])print(data)# 实例化一个转换器transfer = VarianceThreshold(threshold=1)# 调用fit_transformdata1 = transfer.fit_transform(data)print('data1:\n',data1)return None
variance_demo()
(b) 根据相关系数的特征选择
<1>理论
正相关性（Positive Correlation）是指两个变量之间的一种统计关系，其中一个变量的增加通常伴随着另一个变量的增加，反之亦然。在正相关的关系中，两个变量的变化趋势是同向的。当我们说两个变量正相关时，意味着：
-
如果第一个变量增加，第二个变量也有很大的概率会增加。
-
同样，如果第一个变量减少，第二个变量也很可能会减少。
<2>api:
scipy.stats.personr(x, y) 计算两特征之间的相关性
返回对象有两个属性:
statistic皮尔逊相关系数[-1,1]
pvalue零假设(了解),统计上评估两个变量之间的相关性,越小越相关
<3>示例：
from scipy.stats import pearsonr
import pandas as pd
def pear():# 获取数据data = pd.DataFrame([[1,2,3],[2,4,5],[3,5,4],[4,6,2],[5,8,5],[6,8,4]],columns=['1','2','3'])print(data)# 计算某两个变量之间的相关系数r1 = pearsonr(data['1'],data['2'])print(r1.statistic,r1.pvalue)
pear()
2.主成份分析(PCA)
PCA的核心目标是从原始特征空间中找到一个新的坐标系统，使得数据在新坐标轴上的投影能够最大程度地保留数据的方差，同时减少数据的维度。
原理：将不同特征看作向量投射到一条新向量上。达到降维的目的
投影到L上的值就是降维后保留的信息，投影到与L垂直的轴上的值就是丢失的信息。保留信息/丢失信息=信息保留的比例
api
-
from sklearn.decomposition import PCA
-
PCA(n_components=None)
-
主成分分析
- n_components:
-
实参为整数时：表示减少到多少特征
-
实参为小数时：表示降维后保留百分之多少的信息
-
n_components为小数，例（0.8），表示保留80%的特征信息来进行降维
n_components为整数，例（3），表示最后结果只保留下3个特征，来进行降维
示例：
from sklearn.decomposition import PCA
data = [[2,8,4,5], [6,3,0,8], [5,4,9,1]]
# 实例化转换器
transfer = PCA(n_components=0.8)
# 调用fit_transform
arr = transfer.fit_transform(data)
print('arr:\n',arr)
将4维特征降为了2维特征。
