转载：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 标准化与归一化的区别
　　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：

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　　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：

1 from sklearn.feature_selection import SelectFromModel
2
3 #带L1和L2惩罚项的逻辑回归作为基模型的特征选择
4 #参数threshold为权值系数之差的阈值
5 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：

1 from sklearn.feature_selection import SelectFromModel
2 from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier
3
4 #GBDT作为基模型的特征选择
5 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：

1 from sklearn.decomposition import PCA
2
3 #主成分分析法，返回降维后的数据
4 #参数n_components为主成分数目
5 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：

1 from sklearn.lda import LDA
2
3 #线性判别分析法，返回降维后的数据
4 #参数n_components为降维后的维数
5 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)