使用sklearn做单机特征工程

目录

1 特征工程是什么？
2 数据预处理
　　2.1 无量纲化
　　　　2.1.1 标准化
　　　　2.1.2 区间缩放法
　　　　2.1.3 无量纲化与正则化的区别
　　2.2 对定量特征二值化
　　2.3 对定性特征哑编码
　　2.4 缺失值计算
　　2.5 数据变换
　　2.6 回顾
3 特征选择
　　3.1 Filter
　　　　3.1.1 方差选择法
　　　　3.1.2 相关系数法
　　　　3.1.3 卡方检验
　　　　3.1.4 互信息法
　　3.2 Wrapper
　　　　3.2.1 递归特征消除法
　　3.3 Embedded
　　　　3.3.1 基于惩罚项的特征选择法
　　　　3.3.2 基于树模型的特征选择法
　　3.4 回顾
4 降维
　　4.1 主成分分析法（PCA）
　　4.2 线性判别分析法（LDA）
　　4.3 回顾
5 总结
6 参考资料

1 特征工程是什么？

　　有这么一句话在业界广泛流传：数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已。那特征工程到底是什么呢？顾名思义，其本质是一项工程活动，目的是最大限度地从原始数据中提取特征以供算法和模型使用。通过总结和归纳，人们认为特征工程包括以下方面：

from sklearn.linear_model import LogisticRegression

class LR(LogisticRegression):
def __init__(self, threshold=0.01, dual=False, tol=1e-4, C=1.0,
fit_intercept=True, intercept_scaling=1, class_weight=None,
random_state=None, solver='liblinear', max_iter=100,
multi_class='ovr', verbose=0, warm_start=False, n_jobs=1):

#权值相近的阈值
self.threshold = threshold
LogisticRegression.__init__(self, penalty='l1', dual=dual, tol=tol, C=C,
fit_intercept=fit_intercept, intercept_scaling=intercept_scaling, class_weight=class_weight,
random_state=random_state, solver=solver, max_iter=max_iter,
multi_class=multi_class, verbose=verbose, warm_start=warm_start, n_jobs=n_jobs)
#使用同样的参数创建L2逻辑回归
self.l2 = LogisticRegression(penalty='l2', dual=dual, tol=tol, C=C, fit_intercept=fit_intercept, intercept_scaling=intercept_scaling, class_weight = class_weight, random_state=random_state, solver=solver, max_iter=max_iter, multi_class=multi_class, verbose=verbose, warm_start=warm_start, n_jobs=n_jobs)

def fit(self, X, y, sample_weight=None):
#训练L1逻辑回归
super(LR, self).fit(X, y, sample_weight=sample_weight)
self.coef_old_ = self.coef_.copy()
#训练L2逻辑回归
self.l2.fit(X, y, sample_weight=sample_weight)

cntOfRow, cntOfCol = self.coef_.shape
#权值系数矩阵的行数对应目标值的种类数目
for i in range(cntOfRow):
for j in range(cntOfCol):
coef = self.coef_[i][j]
#L1逻辑回归的权值系数不为0
if coef != 0:
idx = [j]
#对应在L2逻辑回归中的权值系数
coef1 = self.l2.coef_[i][j]
for k in range(cntOfCol):
coef2 = self.l2.coef_[i][k]
#在L2逻辑回归中，权值系数之差小于设定的阈值，且在L1中对应的权值为0
if abs(coef1-coef2) < self.threshold and j != k and self.coef_[i][k] == 0:
idx.append(k)
#计算这一类特征的权值系数均值
mean = coef / len(idx)
self.coef_[i][idx] = mean
return self

View Code
　　使用feature_selection库的SelectFromModel类结合带L1以及L2惩罚项的逻辑回归模型，来选择特征的代码如下：

from sklearn.feature_selection import SelectFromModel

#带L1和L2惩罚项的逻辑回归作为基模型的特征选择
#参数threshold为权值系数之差的阈值
SelectFromModel(LR(threshold=0.5, C=0.1)).fit_transform(iris.data, iris.target)

3.3.2 基于树模型的特征选择法

　　树模型中GBDT也可用来作为基模型进行特征选择，使用feature_selection库的SelectFromModel类结合GBDT模型，来选择特征的代码如下：

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(iris.data, iris.target)

3.4 回顾

类	所属方式	说明
VarianceThreshold	Filter	方差选择法
SelectKBest	Filter	可选关联系数、卡方校验、最大信息系数作为得分计算的方法
RFE	Wrapper	递归地训练基模型，将权值系数较小的特征从特征集合中消除
SelectFromModel	Embedded	训练基模型，选择权值系数较高的特征

4 降维

　　当特征选择完成后，可以直接训练模型了，但是可能由于特征矩阵过大，导致计算量大，训练时间长的问题，因此降低特征矩阵维度也是必不可少的。常见的降维方法除了以上提到的基于L1惩罚项的模型以外，另外还有主成分分析法（PCA）和线性判别分析（LDA），线性判别分析本身也是一个分类模型。PCA和LDA有很多的相似点，其本质是要将原始的样本映射到维度更低的样本空间中，但是PCA和LDA的映射目标不一样：PCA是为了让映射后的样本具有最大的发散性；而LDA是为了让映射后的样本有最好的分类性能。所以说PCA是一种无监督的降维方法，而LDA是一种有监督的降维方法。

4.1 主成分分析法（PCA）

　　使用decomposition库的PCA类选择特征的代码如下：

from sklearn.decomposition import PCA

#主成分分析法，返回降维后的数据
#参数n_components为主成分数目
PCA(n_components=2).fit_transform(iris.data)

4.2 线性判别分析法（LDA）

　　使用lda库的LDA类选择特征的代码如下：

from sklearn.lda import LDA

#线性判别分析法，返回降维后的数据
#参数n_components为降维后的维数
LDA(n_components=2).fit_transform(iris.data, iris.target)

4.3 回顾

库	类	说明
decomposition	PCA	主成分分析法
lda	LDA	线性判别分析法

5 总结

　　再让我们回归一下本文开始的特征工程的思维导图，我们可以使用sklearn完成几乎所有特征处理的工作，而且不管是数据预处理，还是特征选择，抑或降维，它们都是通过某个类的方法fit_transform完成的，fit_transform要不只带一个参数：特征矩阵，要不带两个参数：特征矩阵加目标向量。这些难道都是巧合吗？还是故意设计成这样？方法fit_transform中有fit这一单词，它和训练模型的fit方法有关联吗？接下来，我将在《使用sklearn优雅地进行数据挖掘》中阐述其中的奥妙！

6 参考资料

FAQ: What is dummy coding?

IRIS（鸢尾花）数据集

卡方检验

干货：结合Scikit-learn介绍几种常用的特征选择方法

机器学习中，有哪些特征选择的工程方法？

机器学习中的数学(4)-线性判别分析（LDA）, 主成分分析(PCA)