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Python-使用Magellan进行数据匹配总结

2017-07-27 16:42 411 查看
  参考:http://www.biggorilla.org/zh-hans/walkt/

    使用Magellan进行数据匹配过程如下:

    假设有两个数据源为A和B,

A共有四列数据:(A_Column1,A_Column2,A_Column3,A_Column4)

    B共有五列数据: (B_Column1,B_Column2,B_Column3,B_Column4,B_Column5)

    假设A_Column1和B_Column1是相关的,而A_Column2和B_Column2相关的

    1、首先建立合并列表

      分别在A和B数据中建立一个混合列mixture

      在A中 mixture = A_Column1 + A_Column2 就是把 A_Column1 和 A_Column2两列的数据合并到mixture列里面,

      同理,在B中 mixture = B_Column1+ B_Column2

      


    2、寻找一个候选集

      这个过程就是使用重叠系数连接两个表,我们可以使用混合列创建所需的候选集(我们称之为C)。

      


      注意:这个过程中threshold这个参数代码这要C这个集合中要创建一列_sim_score ,表示相似度分数,如何经过匹配_sim_score 的数据小于0.65,那么就是不合格的,说白了就是相识度很小,

    threshold这个设置的过多大,导致可能C的集合很小,值越大代表数据相识度越大 ,threshold最大值是1,代表匹配数据完全一样,值越小代表数据相识度越小,如果所有数据的匹配结果都小于threshold的值,那么

    C就是空集合,因此这个值要根据选择的匹配列数进行设置。

    3、指定要素

      就是指定在py_entitymatching程序包中哪些列对应于各个数据帧中的要素

      


    

    4、拦截工具故障排除

      确保候选集足够松动,能够容纳并不十分接近的电影配对。如果不是这样,那么可能我们已经清除了可能潜在匹配的配对

      


    5、从候选集采样

      目标是从候选集中获取一个样本,并手动标记抽样候选者;也就是指定候选配对是否是正确的匹配。

      


      要在导出的labeled.csv文件中增加一个label列,根据_sim_score列的数据和实际数据情况,来人为的判断是否是正确的匹配,如果是则在label列中填入数值1,否则,填入数值0

      注意:这个label.csv数据集合实际上作为下面机器学习一个训练集,因此这个label列数据之间影响下面机器学习的效果。

      


     

     6、机器学习算法训练

      下面用了几种机器学习算法

      


        在应用任何机器学习方法之前,我们需要抽取一组功能。幸运地是,一旦我们指定两个数据集中的哪些列相互对应,py_entitymatching程序包就可以自动抽取一组功能。指定两个数据集的列之间的对应性,

      将启动以下代码片段。然后,它使用py_entitymatching程序包确定各列的类型。通过考虑(变量l_attr_types和r_attr_types中存储的)各个数据集中列的类型,并使用软件包推荐的编译器和类似功能,我们可以抽取一组

      用于抽取功能的说明。请注意,变量F并非所抽取功能的集合,相反,它会对说明编码以处理功能。

      


      考虑所需功能的集合F,现在我们可以计算训练数据的功能值,并找出我们数据中丢失数值的原因。在这种情况下,我们选择将丢失值替换为列的平均值。

      


      使用计算的功能,我们可以评估不同机器学习算法的性能,并为我们的匹配任务选择最佳的算法。

      


    7、评估匹配质量

      评估匹配质量非常重要。可以针对此目的使用训练集,并衡量随机森林预测匹配的质量。我们可以发现,我们获得最高精确性,并且能够重现测试集。

      


    8、使用训练的模型匹配数据集

      使用训练的模型对两个标记进行如下匹配

      


      请注意,匹配数据帧包含了很多存储数据集抽取功能的列。以下代码片段移除了所有非必要的列,并创建一个格式良好的拥有最终形成的整合数据集的数据帧。

      


      
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