sklearn数据预处理和特征工程

数据挖掘五大流程

• 获取数据
• 
  数据预处理
  
  • 目的：让数据适应模型，匹配模型的需求
• 
  特征工程
  
  • 面对的问题：特征之间有相关性、特征和标签无关、特征太多或太少或无法展示数据的真实面貌。
  • 目的：降低计算成本；提升模型上限；
• 建模，测试模型并预测出结果
• 上线，验证模型效果

数据预处理

**模块preprocessing:**几乎包含数据预处理的所有内容

**模块lmpute:**填补缺失值专用


模块feature_ selection:

包含特征选择的各种方法的实践

**模块decomposition:**包含降维算法

数据无量纲化

：

将不同规格的数据转换为同一规则，或不同分布的数据转换到某个特定分布的需求。

以梯度和矩阵为核心的算法中

，无量纲化可以加快求解速度；如逻辑回归、支持向量机、神经网络

**以距离为核心的模型，**无量纲化可以帮助我们提升模型精度，避免某一个取值范围特别大的特征对距离计算造成影响；如K近邻、K-Means聚类

决策树和树的集成算法

，可以不“无量纲化”，树模型也可以将数据处理好；

数据的无量纲化，可以时线性或非线性的。

线性包括中心化和缩放处理。

• 中心化：数据平移，所有记录加减一个值
• 缩放处理：所有数据乘除一个值，将数据固定在某个范围内。

归一化preprocessing.MinMaxScaler

• scaler.
  
  inverse_transform
  
  (转换后的结果)，可以返回归一化前的原始数据
• 参数
  
  feature_range
  
  =[]，可以指定归一化的范围
• **partial_fit（）**可以解决特征数量太多的问题

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
import pandas as pd
data=[[-1,2],[-0.5,6],[0,10],[1,18]]
scaler=MinMaxScaler()
scaler.fit(data)
result=scaler.transform(data)
'''array([[0.  , 0.  ],
       [0.25, 0.25],
       [0.5 , 0.5 ],
       [1.  , 1.  ]])'''

result=scaler.fit_transform(data)
'''array([[0.  , 0.  ],
       [0.25, 0.25],
       [0.5 , 0.5 ],
       [1.  , 1.  ]])'''

scaler.inverse_transform(result)
'''array([[-1. ,  2. ],
       [-0.5,  6. ],
       [ 0. , 10. ],
       [ 1. , 18. ]])'''

scaler2=MinMaxScaler(feature_range=[5,10])
result2=scaler2.fit_transform(data)
result2
'''
array([[ 5.  ,  5.  ],
       [ 6.25,  6.25],
       [ 7.5 ,  7.5 ],
       [10.  , 10.  ]])'''

#当x中的特征数量太多时，fit会报错，因为数据量太大了计算不了
#可以使用partial_fit作为训练接口
scaler3=MinMaxScaler()
scaler3.partial_fit(data)
result3=scaler3.transform(data)
result3
'''
array([[0.  , 0.  ],
       [0.25, 0.25],
       [0.5 , 0.5 ],
       [1.  , 1.  ]])'''

标准化preprocessing.StandardScaler

• scaler.
  
  inverse_transform
  
  (转换后的结果)，可以返回归一化前的原始数据
• .mean_属性可以查看原始数据的均值
• .var_属性可以查看原始数据的方差

from sklearn.preprocessing import StandardScaler
data=[[-1,2],[-0.5,6],[0,10],[1,18]]
scaler=StandardScaler()
scaler.fit(data)
scaler.mean_#查看原始数据均值
# array([-0.125,  9.   ])
scaler.var_#查看原始数据方差
# array([ 0.546875, 35.      ])

x_std=scaler.transform(data)
'''
array([[-1.18321596, -1.18321596],
       [-0.50709255, -0.50709255],
       [ 0.16903085,  0.16903085],
       [ 1.52127766,  1.52127766]])'''
x_std.mean()#0.0
x_std.std()#1.0

scaler.inverse_transform(x_std)#逆转
'''array([[-1. ,  2. ],
       [-0.5,  6. ],
       [ 0. , 10. ],
       [ 1. , 18. ]])'''

对于StandardScaler和MinMaxScaler来说，

空值NaN

会被当做是缺失值，在fit的时候忽略，在transform的时候保持缺失NaN的状态显示。

在fit接口中，只允许导入至少二维数组，一维数组导入会报错。

如何选择？

大多数机器学习算法中，

会选择StandardScale

r来进行特征缩放

MinMaxScaler对异常值

非常敏感。

在PCA，聚类，逻辑回归，支持向量机，神经网络这些算法中，

StandardScaler

往往是最好的选择。

MinMaxScaler在不涉及

距离度量、梯度、协方差计算

以及数据需要被压缩到特定区间时使用广泛，比如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，效果不好换MinMaxScaler。

缺失值处理

sklearn.impute.SimpleImputer()

import pandas as pd
data = pd.read_csv("Narrativedata.csv",index_col=0)
data.info()
'''
----------------填补之前---------------
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Int64Index: 891 entries, 0 to 890
Data columns (total 4 columns):
 #   Column    Non-Null Count  Dtype  
---  ------    --------------  -----  
 0   Age       714 non-null    float64
 1   Sex       891 non-null    object 
 2   Embarked  889 non-null    object 
 3   Survived  891 non-null    object 
dtypes: float64(1), object(3)
memory usage: 34.8+ KB
'''

#填补年龄
Age=data.loc[:,'Age'].values.reshape(-1,1)
# Dataframe无法直接reshape
# data.loc[:,'Age'].values的类型是numpy.ndarray
from sklearn.impute import SimpleImputer
imp_mean=SimpleImputer()#实例化，默认为均值填补
imp_median=SimpleImputer(strategy='median')
imp_0=SimpleImputer(strategy='constant',fill_value=0)

imp_mean=imp_mean.fit_transform(Age)
imp_median=imp_median.fit_transform(Age)
imp_0=imp_0.fit_transform(Age)


#这里我们用中位数填补Age
data.loc[:,"Age"]=imp_median

#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()

'''
----------------填补之后---------------
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Int64Index: 891 entries, 0 to 890
Data columns (total 4 columns):
 #   Column    Non-Null Count  Dtype  
---  ------    --------------  -----  
 0   Age       891 non-null    float64
 1   Sex       891 non-null    object 
 2   Embarked  891 non-null    object 
 3   Survived  891 non-null    object 
dtypes: float64(1), object(3)
memory usage: 34.8+ KB'''

直接处理

data.loc[:,"Age"]=data.loc[:,"Age"].fillna(data.loc[:,"Age"].median())
#EM=data.loc[:,"Embarked"].fillna(data.loc[:,"Embarked"].mode())
data.dropna(axis=0,inplace=True)#axis等于0，删除行；=1，删除列
data.info()
'''
----------填充之后-------------
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Int64Index: 889 entries, 0 to 890
Data columns (total 4 columns):
 #   Column    Non-Null Count  Dtype  
---  ------    --------------  -----  
 0   Age       889 non-null    float64
 1   Sex       889 non-null    object 
 2   Embarked  889 non-null    object 
 3   Survived  889 non-null    object 
dtypes: float64(1), object(3)
memory usage: 34.7+ KB'''

处理分类型特征

preprocessing.LabelEncoder

标签专用，能够将分类转换为分类数值

• .**classes_**属性查看标签中有多少类别
• .
  
  inverse_transform
  
  可以逆转
• 允许一维数据

from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
data.iloc[:,-1]=LabelEncoder().fit_transform(data.iloc[:,-1])
data.head()
'''	Age	Sex	Embarked	Survived
0	22.0	male	S	0
1	38.0	female	C	2
2	26.0	female	S	2
3	35.0	female	S	2
4	35.0	male	S	0'''

preprocessing.OrdinalEncoder

特征专用，与LabelEncoder用法类似

• 输入数据是二维的
• fit之后的属性**categories_**查看特征中的类别

from sklearn.preprocessing import OrdinalEncoder
OrdinalEncoder().fit(data.iloc[:,1:-1]).categories_
#[array(['female', 'male'], dtype=object), array(['C', 'Q', 'S'], dtype=object)]

preprocessing.OneHotEncoder

• fit之后的属性**get_feature_names()**返回每一列的名字
• .
  
  inverse_transform
  
  可以逆转

from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
X=data.iloc[:,1:-1]
enc=OneHotEncoder(categories='auto').fit(X)
# pd.DataFrame(enc.inverse_transform(result)) #逆转，返回原始数据
enc.get_feature_names()#返回每一列的名字
# array(['x0_female', 'x0_male', 'x1_C', 'x1_Q', 'x1_S'], dtype=object)

result=OneHotEncoder(categories='auto').fit_transform(X).toarray()
#要转成数组，.fit_transform(X)之后得到的是一个稀疏矩阵对象

axis=1

• 删除列
• 合并列
• 队列求均值
• concat把不同列合在一起

处理连续性特征

二值化sklearn.preprocessing.Binarize

将特征值化成0和1

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

分箱

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())#{0.0, 1.0, 2.0}
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()
'''array([[1., 0., 0.],
       [0., 1., 0.],
       [1., 0., 0.],
       ...,
       [0., 1., 0.],
       [1., 0., 0.],
       [0., 1., 0.]])'''

也可以用pandas中的qcut\cut

2特征工程

2.1过滤法

通常用于预处理，过滤法是独立于机器学习算法的，依据各种

统计检验中

的

分数

以及

相关性的各种指标

来选择特征。

2.1.1方差过滤

即通过特征本身的方差来选择特征，方差特别小的特征对于样本区分没有什么作用。

sklearn.feature_selection.VarianceThreshold

• 重要参数：threshold:方差的阈值，舍弃所有方差小于threshold的特征，不填默认为0
• 一般都要消除方差为0的特征

#导入数据
import pandas as pd
data=pd.read_csv('digit recognizor.csv')
X=data.iloc[:,1:]
y=data.iloc[:,0]
X.shape#(42000, 784)
#本质是维度太高
#如果用支持向量机和神经网络，可能直接跑不出来，（这两个特征本质是升维）

#阈值为0
from sklearn.feature_selection import VarianceThreshold
selector=VarianceThreshold()#默认为零，删除方差为0的特征
X_var0=selector.fit_transform(X)
X_var0.shape#(42000, 708)

#阈值设为所有方差中位数
import numpy as np
# X.var()#查看方差的中位数,得到的是pandas.core.series.Series类型
# np.median(X.var().values)所有特征方差的中值1352.286703180131
X_fsvar=VarianceThreshold(np.median(X.var().values)).fit_transform(X)
X_fsvar.shape#(42000, 392)

#当特征式二分类问题时，方差=p(1-p); 若特征是伯努利随机变量，假设p=0.8,即二分类特种中某种分类占到80%以上时删除特征
X_vbar=VarianceThreshold(0.8*0.2).fit_transform(X)#删除特征中，某一分类占到0.8以上的
X_vbar.shape#(42000, 685)

方差过滤前后模型效果对比

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.model_selection import cross_val_score
X=data.iloc[:,1:]
y=data.iloc[:,0]
X_fsvar=VarianceThreshold(np.median(X.var().values)).fit_transform(X)#默
#KNN＿方差过滤前
cross_val_score(KNeighborsClassifier(),X,y,cv=5).mean()
# 0.965857142857143
#KNN＿方差过滤后
cross_val_score(KNeighborsClassifier(),X_fsvar,y,cv=5).mean()
#0.966

#随机森林-方差过滤前
cross_val_score(RandomForestClassifier(n_estimators=100,random_state=0),X,y,cv=5).mean()
#0.9642142857142856
#随机森林-方差过滤后
cross_val_score(RandomForestClassifier(n_estimators=100,random_state=0),X_fsvar,y,cv=5).mean()
#0.9637142857142857

• 方差过滤后，删除了一半的特征（392），KNN效果提高了0.0002，随机森林效果降低了0.0005；

• 对于
  
  KNN、单棵决策树、SVM、神经网络、回归算法
  
  ，需要遍历特征或升维进行计算。本身的计算量很大，方差过滤这样的特征选择的效果比较好

• 对于
  
  随机森林
  
  ，它随机选取特征进行分枝，本身速度较快（n_estimators不高的情况），方差过滤对其影响不大。

• 虽然随机森林和单棵决策树都是随机选择特征，但是决策树选的特征要比随机森林中每棵树随机选的特征多得多，所以特征数量对决策树运行快慢也有一定影响。

• 如果过滤后，结果变好了，说明对于该模型，方差过滤舍弃的特征是噪音；否之，舍弃的特征中含有有效特征。

• 过滤法的
  
  主要对象
  
  是：需要
  
  遍历特征或升维的算法
  

• 过滤法的
  
  主要目的
  
  是：在维持算法表现的前提下，
  
  降低计算成本。
  

• 一般过滤法用于预处理，我们会先用阈值为0或很小的的方差过滤，再用更优的特征选择模仿继续削减特征数量。

2.1.2相关性过滤

卡方过滤

• 针对
  
  分类
  
  问题的（标签是离散的）
• 要求
  
  特征
  
  是
  
  非负
  
  的
• 
  feature_selection.chi2
  
  +
  
  feature_selection.SelectKBest
  
  ：chi2是评分标准，用来选取前k个分数最高的特征。

这里我们用轻量级(n_estimators=10)的随机森林来实践。

#随机森林-方差过滤前
cross_val_score(RandomForestClassifier(c,random_state=0),X,y,cv=5).mean()
#0.9373571428571429

#随机森林-方差过滤后
cross_val_score(RandomForestClassifier(n_estimators=10,random_state=0),X_fsvar,y,cv=5).mean()
#0.9390476190476191

#由于方差过滤后的效果变好了，就直接用方差过滤后的数据
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.feature_selection import SelectKBest,chi2

x_fschi=SelectKBest(chi2,k=300).fit_transform(X_fsvar,y)
x_fschi.shape#(42000, 300)
cross_val_score(RandomForestClassifier(n_estimators=10,random_state=0),X_fsvar,y,cv=5).mean()#0.9390476190476191

这里的k要根据实际情况来做调整。k值可以通过学习曲线或者p值来确定

学习曲线

• 学习曲线花费计算量较大

import matplotlib.pyplot as plt

score=[]
for i in range(350,200,-10):
    x_fschi =SelectKBest(chi2,k=i).fit_transform(X_fsvar,y)
    once=cross_val_score(RandomForestClassifier(n_estimators=10,random_state=0),x_fschi,y,cv=5).mean()
    score.append(once)
plt.plot(range(350,200,-10),score)
plt.show()

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-iR6ygd7S-1660645683500)(C:\Users\章ky\AppData\Roaming\Typora\typora-user-images\image-20220814142027328.png)]

p值

卡方检验的本质是推测两组数据之间的差异，原假设是“两组数据是相互独立的”。

• 
  p值<=0.05或0.01:拒绝原假设，两组数据是相关的
  
• 
  p值<=0.05或0.01:接受原假设，两组数据不相关。
  

#看p值
chivalue,pvalue_chi=chi2(X_fsvar,y)
chivalue#返回所有特征对标签的卡方值
k=chivalue.shape[0]-(pvalue_chi>0.05).sum()#392，与标签相关的特征数量
#也就是(pvalue_chi<=0.05).sum()

F检验

• 又称方差齐性检验，捕捉每个特征与标签之间的
  
  线性
  
  关系
• 可以做
  
  回归
  
  也可以做
  
  分类
  
• SelectKBest+feature_selection.
  
  f_classif
  
  /feature_selection.
  
  f_regression
  
• F检验在数据服从
  
  正态分布
  
  时会非常稳定，最好先做预处理

F检验的本质是寻找两组数据之间的线性关系，原假设是“数据不存在线性的线性关系”。

• 
  p值<=0.05或0.01:拒绝原假设，两组数据显著线性相关
  
• 
  p值<=0.05或0.01:接受原假设，两组数据没有显著线性相关。
  

from sklearn.feature_selection import f_classif
F,pvalues_f=f_classif(X_fsvar,y)
k=(pvalues_f<=0.5).sum()
k#392

互信息法

• 用于捕捉特征与标签之间的任何关系，包括线性和非线性
• feature_selection.mutual_info_classif/feature_selection.mutual_info_regression
• 不返回统计量，只返回“每个特征与目标之间的互信息量的估计”，这个估计在[0,1]之间。0表示相互独立，1表示完全相关
• 不能用于稀疏矩阵

from sklearn.feature_selection import mutual_info_classif as MIC
result=MIC(X_fsvar,y)
k=(result>=0).sum()
k#392

2.2嵌入法SelectFromModel

• 特征选择与算法训练同时进行
• 每次从全部特征中选择特征子集进行训练和模型评估
• 得到各个特征的权值系数
• 优点：结果会更加精确到模型的效用本身，对提高模型效用有更好的效果；无关的特征和无区分度的特征也为被过滤掉，是过滤法的进化版
• 缺点：①嵌入法的权值系数无法人为界定一个有效值，需要借助学习曲线或对模型的深入理解。②计算量很大，计算缓慢的算法时非常耗时

class

sklearn.feature_selection.SelectFromModel (

estimator

,

threshold=None

,

prefifit=False

,

norm_order=1

,

max_features=None

)

SelectFromModel是一个元变换器，可以与任何在拟合后具有coef_，feature_importances_属性或参数中可选惩罚项的评估器一起使用（比如

随机森林和树模型

就具有属性

feature_importances_

，

逻辑回归

就带有l1和l2惩罚项，

线性支持向量机

也支持l2惩罚项）。

from sklearn.feature_selection import SelectFromModel
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier as RFC
RFC_ = RFC(n_estimators =10,random_state=0)
X_embedded = SelectFromModel(RFC_,threshold=0.00067).fit_transform(X,y) #具体K值，可以通过学习曲线来查找
X_embedded.shape#(42000, 324)
cross_val_score(RFC_,X_embedded,y,cv=5).mean()#0.9391190476190475

2.3包装法RFE

包装法与嵌入法类似，不同的是

• 包装法使用目标函数来选取特征，典型的目标函数是递归特征消除法RFE
• 包装法的特征是在上一组特征修剪之后留下来的特征中选取的，以递归的方式直到最终达到所需数量的要选择的特征
• 计算成本低于嵌入法
• 包装法的效果是所有特征选择方法中最有利于提升模型表现的，可以利用很少的特征达到优秀的效果。

class

sklearn.feature_selection.RFE (

estimator

,

n_features_to_select=None

,

step=1

,

verbose=0

)

参数

estimator

是需要填写的实例化后的评估器，

n_features_to_select

是想要选择的特征个数，

step

表示每次迭代中希望移除的特征个数。

RFE类有两个很重要的

属性

.support

_

：返回所有的特征的是否最后被选中的布尔矩阵

.ranking_:返回特征的按数次迭代中综合重要性的排名。

类feature_selection.RFECV会在交叉验证循环中执行RFE以找到最佳数量的特征，增加参数cv，其他用法都和RFE一模一样。

from sklearn.feature_selection import RFE
RFC_=RFC(n_estimators =10,random_state=0)
selector=RFE(RFC_,n_features_to_select=340,step=50).fit(X,y)
X_wrapper=selector.transform(X)
cross_val_score(RFC_,X_wrapper,y,cv=5).mean()#0.9379761904761905
#selector.support_#返回所有的特征的是否最后被选中的布尔矩阵
#selector.ranking_#返回特征的按数次迭代中综合重要性的排名。

RFE类有两个很重要的

属性

.support

_

：返回所有的特征的是否最后被选中的布尔矩阵

.ranking_:返回特征的按数次迭代中综合重要性的排名。

类feature_selection.RFECV会在交叉验证循环中执行RFE以找到最佳数量的特征，增加参数cv，其他用法都和RFE一模一样。

from sklearn.feature_selection import RFE
RFC_=RFC(n_estimators =10,random_state=0)
selector=RFE(RFC_,n_features_to_select=340,step=50).fit(X,y)
X_wrapper=selector.transform(X)
cross_val_score(RFC_,X_wrapper,y,cv=5).mean()#0.9379761904761905
#selector.support_#返回所有的特征的是否最后被选中的布尔矩阵
#selector.ranking_#返回特征的按数次迭代中综合重要性的排名。

2.4总结

• 当数据量很大的时候，优先使用方差过滤和互信息法调整，再上其他特征选择方法。
• 使用逻辑回归时，优先使用嵌入法。
• 使用支持向量机时，优先使用包装法。
• 迷茫的时候，从过滤法走起，具体数据具体分析

注：本文内容是本人在学习“菜菜的机器学习课程”网课过程中的记录、总结和整理，将重点部分整理出来的笔记。侵删。