天池二手车交易价格预测Task3:特征工程

主要内容：

常见的特征工程包括：

• 异常处理
• 特征归一化/标准化
• 数据分桶
• 缺失值处理
• 特征构造
• 特征筛选
• 降维

特征构造

# 训练集和测试集放在一起，方便构造特征
train['train']=1
test['train']=0
data = pd.concat([train, test], ignore_index=True, sort=False)

# 使用时间：data['creatDate'] - data['regDate']，反应汽车使用时间，一般来说价格与使用时间成反比
# 不过要注意，数据里有时间出错的格式，所以我们需要 errors='coerce'
data['used_time'] = (pd.to_datetime(data['creatDate'], format='%Y%m%d', errors='coerce') - 
                            pd.to_datetime(data['regDate'], format='%Y%m%d', errors='coerce')).dt.days
                            
# 看一下空数据，有 15k 个样本的时间是有问题的，我们可以选择删除，也可以选择放着。
# 但是这里不建议删除，因为删除缺失数据占总样本量过大，7.5%
# 我们可以先放着，因为如果我们 XGBoost 之类的决策树，其本身就能处理缺失值，所以可以不用管；
data['used_time'].isnull().sum()
                      

# 从邮编中提取城市信息，因为是德国的数据，所以参考德国的邮编，相当于加入了先验知识
data['city'] = data['regionCode'].apply(lambda x : str(x)[:-3])

特征筛选

1 过滤式

# 相关性分析
print(data['power'].corr(data['price'], method='spearman'))
print(data['kilometer'].corr(data['price'], method='spearman'))
print(data['brand_amount'].corr(data['price'], method='spearman'))
print(data['brand_price_average'].corr(data['price'], method='spearman'))
print(data['brand_price_max'].corr(data['price'], method='spearman'))
print(data['brand_price_median'].corr(data['price'], method='spearman'))

2 包裹式

# k_feature 太大会很难跑，没服务器，所以提前 interrupt 了
from mlxtend.feature_selection import SequentialFeatureSelector as SFS
from sklearn.linear_model import LinearRegression
sfs = SFS(LinearRegression(),
           k_features=10,
           forward=True,
           floating=False,
           scoring = 'r2',
           cv = 0)
x = data.drop(['price'], axis=1)
x = x.fillna(0)
y = data['price']
sfs.fit(x, y)
sfs.k_feature_names_ 

# 画出来，可以看到边际效益
from mlxtend.plotting import plot_sequential_feature_selection as plot_sfs
import matplotlib.pyplot as plt
fig1 = plot_sfs(sfs.get_metric_dict(), kind='std_dev')
plt.grid()
plt.show()

3 嵌入式

经验总结

特征工程是比赛中最至关重要的的一块，特别的传统的比赛，大家的模型可能都差不多，调参带来的效果增幅是非常有限的，但特征工程的好坏往往会决定了最终的排名和成绩。
特征工程的主要目的还是在于将数据转换为能更好地表示潜在问题的特征，从而提高机器学习的性能。比如，异常值处理是为了去除噪声，填补缺失值可以加入先验知识等。
特征构造也属于特征工程的一部分，其目的是为了增强数据的表达。
有些比赛的特征是匿名特征，这导致我们并不清楚特征相互直接的关联性，这时我们就只有单纯基于特征进行处理，比如装箱，groupby，agg 等这样一些操作进行一些特征统计，此外还可以对特征进行进一步的 log，exp 等变换，或者对多个特征进行四则运算（如上面我们算出的使用时长），多项式组合等然后进行筛选。由于特性的匿名性其实限制了很多对于特征的处理，当然有些时候用 NN 去提取一些特征也会达到意想不到的良好效果。
对于知道特征含义（非匿名）的特征工程，特别是在工业类型比赛中，会基于信号处理，频域提取，丰度，偏度等构建更为有实际意义的特征，这就是结合背景的特征构建，在推荐系统中也是这样的，各种类型点击率统计，各时段统计，加用户属性的统计等等，这样一种特征构建往往要深入分析背后的业务逻辑或者说物理原理，从而才能更好的找到 magic。
当然特征工程其实是和模型结合在一起的，这就是为什么要为 LR NN 做分桶和特征归一化的原因，而对于特征的处理效果和特征重要性等往往要通过模型来验证。
总的来说，特征工程是一个入门简单，但想精通非常难的一件事。

收获：

• python切片时可以这么写：a = np.arange(10)[[2,3,4]]
  还有参与或运算的，参见课程代码

index = np.arange(data_series.shape[0])[rule[0] | rule[1]]

• 分位数Quantile
  步骤：

1. 排序，从小到大排列data，data = [6, 7, 15, 36, 39, 40, 41, 42, 43, 47, 49]

2. 计算分位数的位置

3. 给出分位数
   分位数计算法一
   pos = (n+1)*p，n为数据的总个数，p为0-1之间的值

Q1的pos = (11 + 1)*0.25 = 3 (p=0.25) Q1=15

Q2的pos = (11 + 1)*0.5 = 6 (p=0.5) Q2=40

Q3的pos = (11 + 1)*0.75 = 9 (p=0.75) Q3=43

IQR = Q3 - Q1 = 28

疑问：

• index = np.arange(data_series.shape[0])[rule[0] | rule[1]]
  rule[0] | rule[1]两个列表的或运算得到的结果