Google---机器学习速成课程(六)- 表示 (Representation)

机器学习模型不能直接看到、听到或感知输入样本。所以我们必须创建数据表示，为模型提供有用的信号来了解数据的关键特性。也就是说，为了训练模型，您必须选择最能代表数据的特征集。
学习目标
将日志和 Protocol Buffer 中的字段映射到实用的机器学习特征。
判断哪些特性可用作合适的特征。
处理离群值特征。
调查数据集的统计属性。
使用 tf.estimator 训练并评估模型。
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表示 (Representation)：特征工程

传统编程的关注点是代码。在机器学习项目中，关注点变成了表示。也就是说，开发者通过添加和改善特征来调整模型。
将原始数据映射到特征
图 1 左侧表示来自输入数据源的原始数据，右侧表示特征矢量，也就是组成数据集中样本的浮点值集。特征工程指的是将原始数据转换为特征矢量。进行特征工程预计需要大量时间。机器学习模型通常期望样本表示为实数矢量。这种矢量的构建方法如下：为每个字段衍生特征，然后将它们全部连接到一起。


图 1 特征工程将原始数据映射到机器学习特征

映射数值

机器学习模型根据浮点值进行训练，因此整数和浮点原始数据不需要特殊编码。正如图 2 所示，将原始整数值 6 转换为特征值 6.0 是没有意义的：


图 2 将整数值映射到浮点值

映射字符串值

模型无法通过字符串值学习规律，因此您需要进行一些特征工程来将这些值转换为数字形式：首先，要为表示的所有特征的字符串值定义一个词汇表。对于 

street_name

 特征，该词汇表中将包含您知道的所有街道。
然后，使用该词汇表创建一个独热编码，用于将指定字符串值表示为一个二元矢量。在该矢量（与指定的字符串值对应）中：只有一个元素设为 

1

。
其他所有元素均设为 

0

。
该矢量的长度等于词汇表中的元素数。
图 3 显示了某条特定街道 (Shorebird Way) 的独热编码。在此二元矢量中，代表 Shorebird Way 的元素的值为 

1

，而代表所有其他街道的元素的值为 

0

。

图 3. 通过独热编码映射字符串值

映射分类（枚举）值

分类特征具有一组离散的可能值。例如，名为 

Lowland Countries

 的特征只包含 3 个可能值： {'Netherlands', 'Belgium', 'Luxembourg'}
您可能会将分类特征（如 

Lowland Countries

）编码为枚举类型或表示不同值的整数离散集。例如：将荷兰表示为 0
将比利时表示为 1
将卢森堡表示为 2
不过，机器学习模型通常将每个分类特征表示为单独的布尔值。例如，

Lowland Countries

 在模型中可以表示为 3 个单独的布尔值特征：x1：是荷兰吗？
x2：是比利时吗？
x3：是卢森堡吗？
采用这种方法编码还可以简化某个值可能属于多个分类这种情况（例如，“与法国接壤”对于比利时和卢森堡来说都是 True）。-----------------------------------------------------

良好特征的特点

我们探索了将原始数据映射到合适特征矢量的方法，但这只是工作的一部分。现在，我们必须探索什么样的值才算这些特征矢量中良好的特征。

避免很少使用的离散特征值
良好的特征值应该在数据集中出现大约 5 次以上。这样一来，模型就可以学习该特征值与标签是如何关联的。也就是说，大量离散值相同的样本可让模型有机会了解不同设置中的特征，从而判断何时可以对标签很好地做出预测。相反，如果某个特征的值仅出现一次或者很少出现，则模型就无法根据该特征进行预测。

最好具有清晰明确的含义
每个特征对于项目中的任何人来说都应该具有清晰明确的含义。相反，对于不清晰的特征值的含义，除了创建数据的人，其他人恐怕辨识不出。而在某些情况下，混乱的数据（而不是糟糕的工程选择）会导致含义不清晰的值。

不要将“神奇”的值与实际数据混为一谈
良好的浮点特征不包含超出范围的异常断点或“神奇”的值。

考虑上游不稳定性
特征的定义不应随时间发生变化。-----------------------------------------------------

清理数据

缩放特征值
    缩放是指将浮点特征值从自然范围（例如 100 到 900）转换为标准范围（例如 0 到 1 或 -1 到 +1）。如果某个特征集只包含一个特征，则缩放可以提供的实际好处微乎其微或根本没有。不过，如果特征集包含多个特征，则缩放特征可以带来以下优势：帮助梯度下降法更快速地收敛。
帮助避免“NaN 陷阱”。在这种陷阱中，模型中的一个数值变成 NaN（例如，当某个值在训练期间超出浮点精确率限制时），并且模型中的所有其他数值最终也会因数学运算而变成 NaN。
帮助模型为每个特征确定合适的权重。如果没有进行特征缩放，则模型会对范围较大的特征投入过多精力。
    我们不需要对每个浮点特征进行完全相同的缩放。即使特征 A 的范围是 -1 到 +1，同时特征 B 的范围是 -3 到 +3，也不会产生什么恶劣的影响。不过，若特征 B 的范围是 5000 到 100000，模型会出现糟糕的影响。    要缩放数字数据，一种显而易见的方法是将 [最小值，最大值] 以线性方式映射到较小的范围，例如 [-1，+1]。另一种热门的缩放策略是计算每个值的 Z 得分。Z 得分与距离均值的标准偏差数相关。换而言之：scaledvalue=(value−mean)/stddev.例如，给定以下条件：均值 = 100
标准偏差 = 20
原始值 = 130
则： scaled_value = (130 - 100) / 20
scaled_value = 1.5
    使用 Z 得分进行缩放意味着，大多数缩放后的值将介于 -3 和 +3 之间，而少量值将略高于或低于该范围。

处理极端离群值
    下面的曲线图表示的是加利福尼亚州住房数据集中称为 

roomsPerPerson

 的特征。

roomsPerPerson

值的计算方法是相应地区的房间总数除以相应地区的人口总数。该曲线图显示，在加利福尼亚州的绝大部分地区，人均房间数为 1 到 2 间。不过，请看一下 x 轴。



图 4 有一个非常非常长的尾巴
    如何最大限度降低这些极端离群值的影响？一种方法是对每个值取对数：



图 5 取对数以后仍然会有尾巴
    对数缩放可稍稍缓解这种影响，但仍然存在离群值这个大尾巴。
   我们来采用另一种方法。如果我们只是简单地将 

roomsPerPerson

 的最大值“限制”为某个任意值（比如 4.0），会发生什么情况呢？



图 6. 将特征值限制到 4.0
    将特征值限制到 4.0 并不意味着我们会忽略所有大于 4.0 的值。而是说，所有大于 4.0 的值都将变成 4.0。这就解释了 4.0 处的那个有趣的小峰值。尽管存在这个小峰值，但是缩放后的特征集现在依然比原始数据有用。

分箱
    下面的曲线图显示了加利福尼亚州不同纬度的房屋相对普及率。注意集群 - 洛杉矶大致在纬度 34 处，旧金山大致在纬度 38 处。


图 7. 每个纬度的房屋数。    在数据集中，

latitude

 是一个浮点值。不过，在我们的模型中将 

latitude

 表示为浮点特征没有意义。这是因为纬度和房屋价值之间不存在线性关系。例如，纬度 35 处的房屋并不比纬度 34 处的房屋贵 35/34（或更便宜）。但是，纬度或许能很好地预测房屋价值。    为了将纬度变为一项实用的预测指标，我们对纬度“分箱”，如下图所示：



图 8. 分箱值    我们现在拥有 11 个不同的布尔值特征（

LatitudeBin1

、

LatitudeBin2

、…、

LatitudeBin11

），而不是一个浮点特征。拥有 11 个不同的特征有点不方便，因此我们将它
bf95
们统一成一个 11 元素矢量。这样做之后，我们可以将纬度 37.4 表示为：[0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0]    分箱之后，我们的模型现在可以为每个纬度学习完全不同的权重。（为了简单起见，我们在纬度样本中使用整数作为分箱边界。如果我们需要更精细的解决方案，我们可以每隔 1/10 个纬度拆分一次分箱边界。添加更多箱可让模型从纬度 37.4 处学习和维度 37.5 处不一样的行为，但前提是每 1/10 个纬度均有充足的样本可供学习。    另一种方法是按分位数分箱，这种方法可以确保每个桶内的样本数量是相等的。按分位数分箱完全无需担心离群值。）

清查
    截至目前，我们假定用于训练和测试的所有数据都是值得信赖的。在现实生活中，数据集中的很多样本是不可靠的，原因有以下一种或多种：遗漏值。 例如，有人忘记为某个房屋的年龄输入值。
重复样本。 例如，服务器错误地将同一条记录上传了两次。
不良标签。 例如，有人错误地将一颗橡树的图片标记为枫树。
不良特征值。 例如，有人输入了多余的位数，或者温度计被遗落在太阳底下。
    一旦检测到存在这些问题，您通常需要将相应样本从数据集中移除，从而“修正”不良样本。要检测遗漏值或重复样本，您可以编写一个简单的程序。检测不良特征值或标签可能会比较棘手。    除了检测各个不良样本之外，您还必须检测集合中的不良数据。直方图是一种用于可视化集合中数据的很好机制。此外，收集如下统计信息也会有所帮助：最大值和最小值
均值和中间值
标准偏差
   考虑生成离散特征的最常见值列表。例如，

country:uk

 的样本数是否符合您的预期？

language:jp

是否真的应该作为您数据集中的最常用语言？了解数据
遵循以下规则：记住您预期的数据状态。
确认数据是否满足这些预期（或者您可以解释为何数据不满足预期）。
仔细检查训练数据是否与其他来源（例如信息中心）的数据一致。
像处理任何任务关键型代码一样谨慎处理您的数据。良好的机器学习依赖于良好的数据。-----------------------------------------------------

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