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sklearn中的数据预处理和特征工程

程序员文章站 2022-03-20 18:47:03
小伙伴们大家好~o( ̄▽ ̄)ブ,沉寂了这么久我又出来啦,这次先不翻译优质的文章了,这次我们回到Python中的机器学习,看一下Sklearn中的数据预处理和特征工程,老规矩还是先强调一下我的开发环境是Jupyter lab,所用的库和版本大家参考: Python 3.7.1(你的版本至少要3.4以上 ......

  小伙伴们大家好~o( ̄▽ ̄)ブ,沉寂了这么久我又出来啦,这次先不翻译优质的文章了,这次我们回到python中的机器学习,看一下sklearn中的数据预处理和特征工程,老规矩还是先强调一下我的开发环境是jupyter lab,所用的库和版本大家参考:

  python 3.7.1(你的版本至少要3.4以上)

  scikit-learn 0.20.0 (你的版本至少要0.19)

  numpy 1.15.3, pandas 0.23.4, matplotlib 3.0.1, scipy 1.1.0

 

1 sklearn中的数据预处理和特征工程

  sklearn中包含众多数据预处理和特征工程相关的模块,虽然刚接触sklearn时,大家都会为其中包含的各种算法的广度深度所震惊,但其实sklearn六大板块中有两块都是关于数据预处理和特征工程的,两个板块互相交互,为建模之前的全部工程打下基础。

sklearn中的数据预处理和特征工程

  • 模块preprocessing:几乎包含数据预处理的所有内容

  • 模块impute:填补缺失值专用

  • 模块feature_selection:包含特征选择的各种方法的实践

  • 模块decomposition:包含降维算法

2 数据预处理 preprocessing & impute

2.1 数据无量纲化

  在机器学习算法实践中,我们往往有着将不同规格的数据转换到同一规格,或不同分布的数据转换到某个特定分布的需求,这种需求统称为将数据“无量纲化”。譬如梯度和矩阵为核心的算法中,譬如逻辑回归,支持向量机,神经网络,无量纲化可以加快求解速度;而在距离类模型,譬如k近邻,k-means聚类中,无量纲化可以帮我们提升模型精度,避免某一个取值范围特别大的特征对距离计算造成影响。(一个特例是决策树和树的集成算法们,对决策树我们不需要无量纲化,决策树可以把任意数据都处理得很好。)

  数据的无量纲化可以是线性的,也可以是非线性的。线性的无量纲化包括中心化(zero-centered或者mean-subtraction)处理和缩放处理(scale)。中心化的本质是让所有记录减去一个固定值,即让数据样本数据平移到某个位置。缩放的本质是通过除以一个固定值,将数据固定在某个范围之中,取对数也算是一种缩放处理。

 

  • preprocessing.minmaxscaler

  当数据(x)按照最小值中心化后,再按极差(最大值 - 最小值)缩放,数据移动了最小值个单位,并且会被收敛到[0,1]之间,而这个过程,就叫做数据归一化(normalization,又称min-max scaling)。注意,normalization是归一化,不是正则化,真正的正则化是regularization,不是数据预处理的一种手段。归一化之后的数据服从正态分布,公式如下:

 

  在sklearn当中,我们使用preprocessing.minmaxscaler来实现这个功能。minmaxscaler有一个重要参数,feature_range,控制我们希望把数据压缩到的范围,默认是[0,1]。

from sklearn.preprocessing import minmaxscaler
​
data = [[-1, 2], [-0.5, 6], [0, 10], [1, 18]]
​
#不太熟悉numpy的小伙伴,能够判断data的结构吗?
#如果换成表是什么样子?
import pandas as pd
pd.dataframe(data)
​
#实现归一化
scaler = minmaxscaler()                             #实例化
scaler = scaler.fit(data)                           #fit,在这里本质是生成min(x)和max(x)
result = scaler.transform(data)                     #通过接口导出结果
result
​
result_ = scaler.fit_transform(data)                #训练和导出结果一步达成
​
scaler.inverse_transform(result)                    #将归一化后的结果逆转
​
#使用minmaxscaler的参数feature_range实现将数据归一化到[0,1]以外的范围中
​
data = [[-1, 2], [-0.5, 6], [0, 10], [1, 18]]
scaler = minmaxscaler(feature_range=[5,10])         #依然实例化
result = scaler.fit_transform(data)                 #fit_transform一步导出结果
result
​
#当x中的特征数量非常多的时候,fit会报错并表示,数据量太大了我计算不了
#此时使用partial_fit作为训练接口
#scaler = scaler.partial_fit(data)

 

 

bonus: 使用numpy来实现归一化

import numpy as np
x = np.array([[-1, 2], [-0.5, 6], [0, 10], [1, 18]])
​
#归一化
x_nor = (x - x.min(axis=0)) / (x.max(axis=0) - x.min(axis=0))
x_nor
​
#逆转归一化
x_returned = x_nor * (x.max(axis=0) - x.min(axis=0)) + x.min(axis=0)
x_returned

 

  • preprocessing.standardscaler

  当数据(x)按均值(μ)中心化后,再按标准差(σ)缩放,数据就会服从为均值为0,方差为1的正态分布(即标准正态分布),而这个过程,就叫做数据标准化(standardization,又称z-score normalization),公式如下:

 
from sklearn.preprocessing import standardscaler
data = [[-1, 2], [-0.5, 6], [0, 10], [1, 18]]
​
scaler = standardscaler()               #实例化
scaler.fit(data)                        #fit,本质是生成均值和方差
​
scaler.mean_                            #查看均值的属性mean_
scaler.var_                             #查看方差的属性var_
​
x_std = scaler.transform(data)          #通过接口导出结果
​
x_std.mean()                            #导出的结果是一个数组,用mean()查看均值
x_std.std()                             #用std()查看方差
​
scaler.fit_transform(data)              #使用fit_transform(data)一步达成结果
​
scaler.inverse_transform(x_std)         #使用inverse_transform逆转标准化

 

  对于standardscaler和minmaxscaler来说,空值nan会被当做是缺失值,在fit的时候忽略,在transform的时候保持缺失nan的状态显示。并且,尽管去量纲化过程不是具体的算法,但在fit接口中,依然只允许导入至少二维数组,一维数组导入会报错。通常来说,我们输入的x会是我们的特征矩阵,现实案例中特征矩阵不太可能是一维所以不会存在这个问题。

 

  • standardscaler和minmaxscaler选哪个?

  看情况。大多数机器学习算法中,会选择standardscaler来进行特征缩放,因为minmaxscaler对异常值非常敏感。在pca,聚类,逻辑回归,支持向量机,神经网络这些算法中,standardscaler往往是最好的选择。

  minmaxscaler在不涉及距离度量、梯度、协方差计算以及数据需要被压缩到特定区间时使用广泛,比如数字图像处理中量化像素强度时,都会使用minmaxscaler将数据压缩于[0,1]区间之中。

  建议先试试看standardscaler,效果不好再换minmaxscaler。

  除了standardscaler和minmaxscaler之外,sklearn中也提供了各种其他缩放处理(中心化只需要一个pandas广播一下减去某个数就好了,因此sklearn不提供任何中心化功能)。比如,在希望压缩数据,却不影响数据的稀疏性时(不影响矩阵中取值为0的个数时),我们会使用maxabsscaler;在异常值多,噪声非常大时,我们可能会选用分位数来无量纲化,此时使用robustscaler。更多详情请参考以下列表。

sklearn中的数据预处理和特征工程

 

2.2 缺失值

机器学习和数据挖掘中所使用的数据,永远不可能是完美的。很多特征,对于分析和建模来说意义非凡,但对于实际收集数据的人却不是如此,因此数据挖掘之中,常常会有重要的字段缺失值很多,但又不能舍弃字段的情况。因此,数据预处理中非常重要的一项就是处理缺失值。

import pandas as pd
data = pd.read_csv(r"c:\work\learnbetter\micro-class\
                    week 3 preprocessing\narrativedata.csv",index_col=0)
​
data.head()

 

在这里,我们使用从泰坦尼克号提取出来的数据,这个数据有三个特征,一个数值型,两个字符型,标签也是字符型。从这里开始,我们就使用这个数据给大家作为例子,让大家慢慢熟悉sklearn中数据预处理的各种方式。

 

  • impute.simpleimputer

class sklearn.impute.simpleimputer(missing_values=nan, strategy=’mean’, fill_value=none, verbose=0, copy=true)

在讲解随机森林的案例时,我们用这个类和随机森林回归填补了缺失值,对比了不同的缺失值填补方式对数据的影响。这个类是专门用来填补缺失值的。它包括四个重要参数:

参数 含义&输入
missing_values 告诉simpleimputer,数据中的缺失值长什么样,默认空值np.nan
strategy 我们填补缺失值的策略,默认均值。 输入“mean”使用均值填补(仅对数值型特征可用) 输入“median"用中值填补(仅对数值型特征可用) 输入"most_frequent”用众数填补(对数值型和字符型特征都可用) 输入“constant"表示请参考参数“fill_value"中的值(对数值型和字符型特征都可用)
fill_value 当参数startegy为”constant"的时候可用,可输入字符串或数字表示要填充的值,常用0
copy 默认为true,将创建特征矩阵的副本,反之则会将缺失值填补到原本的特征矩阵中去。
data.info()
#填补年龄
​
age = data.loc[:,"age"].values.reshape(-1,1)            #sklearn当中特征矩阵必须是二维
age[:20]
​
from sklearn.impute import simpleimputer
imp_mean = simpleimputer()                              #实例化,默认均值填补
imp_median = simpleimputer(strategy="median")           #用中位数填补
imp_0 = simpleimputer(strategy="constant",fill_value=0) #用0填补
​
imp_mean = imp_mean.fit_transform(age)                  #fit_transform一步完成调取结果
imp_median = imp_median.fit_transform(age)
imp_0 = imp_0.fit_transform(age)
​
imp_mean[:20]
imp_median[:20]
imp_0[:20]
​
#在这里我们使用中位数填补age
data.loc[:,"age"] = imp_median
​
data.info()
​
#使用众数填补embarked
embarked = data.loc[:,"embarked"].values.reshape(-1,1)
imp_mode = simpleimputer(strategy = "most_frequent")
data.loc[:,"embarked"] = imp_mode.fit_transform(embarked)
​
data.info()

 

 

bonus:用pandas和numpy进行填补其实更加简单

import pandas as pd
data = pd.read_csv(r"c:\work\learnbetter\micro-class\week 3 preprocessing\narrativedata.csv",index_col=0)
​
data.head()
​
data.loc[:,"age"] = data.loc[:,"age"].fillna(data.loc[:,"age"].median())
#.fillna 在dataframe里面直接进行填补
​
data.dropna(axis=0,inplace=true)
#.dropna(axis=0)删除所有有缺失值的行,.dropna(axis=1)删除所有有缺失值的列
#参数inplace,为true表示在原数据集上进行修改,为false表示生成一个复制对象,不修改原数据,默认false

 

2.3 处理分类型特征:编码与哑变量

  在机器学习中,大多数算法,譬如逻辑回归,支持向量机svm,k近邻算法等都只能够处理数值型数据,不能处理文字,在sklearn当中,除了专用来处理文字的算法,其他算法在fit的时候全部要求输入数组或矩阵,也不能够导入文字型数据(其实手写决策树和普斯贝叶斯可以处理文字,但是sklearn中规定必须导入数值型)。然而在现实中,许多标签和特征在数据收集完毕的时候,都不是以数字来表现的。比如说,学历的取值可以是["小学",“初中”,“高中”,"大学"],付费方式可能包含["支付宝",“现金”,“微信”]等等。在这种情况下,为了让数据适应算法和库,我们必须将数据进行编码,即是说,将文字型数据转换为数值型

 

  • preprocessing.labelencoder:标签专用,能够将分类转换为分类数值

from sklearn.preprocessing import labelencoder
​
y = data.iloc[:,-1]                         #要输入的是标签,不是特征矩阵,所以允许一维
​
le = labelencoder()                         #实例化
le = le.fit(y)                              #导入数据
label = le.transform(y)                     #transform接口调取结果
​
le.classes_                                 #属性.classes_查看标签中究竟有多少类别
label                                       #查看获取的结果label
​
le.fit_transform(y)                         #也可以直接fit_transform一步到位
​
le.inverse_transform(label)                 #使用inverse_transform可以逆转
​
data.iloc[:,-1] = label                     #让标签等于我们运行出来的结果
​
data.head()
​
#如果不需要教学展示的话我会这么写:
from sklearn.preprocessing import labelencoder
data.iloc[:,-1] = labelencoder().fit_transform(data.iloc[:,-1])

 

 

  • preprocessing.ordinalencoder:特征专用,能够将分类特征转换为分类数值

from sklearn.preprocessing import ordinalencoder
​
#接口categories_对应labelencoder的接口classes_,一模一样的功能
data_ = data.copy()
​
data_.head()
​
ordinalencoder().fit(data_.iloc[:,1:-1]).categories_
​
data_.iloc[:,1:-1] = ordinalencoder().fit_transform(data_.iloc[:,1:-1])
​
data_.head()

 

 

  • preprocessing.onehotencoder:独热编码,创建哑变量

  我们刚才已经用ordinalencoder把分类变量sex和embarked都转换成数字对应的类别了。在舱门embarked这一列中,我们使用[0,1,2]代表了三个不同的舱门,然而这种转换是正确的吗?

我们来思考三种不同性质的分类数据:

1) 舱门(s,c,q)

  三种取值s,c,q是相互独立的,彼此之间完全没有联系,表达的是s≠c≠q的概念。这是名义变量。

2) 学历(小学,初中,高中)

  三种取值不是完全独立的,我们可以明显看出,在性质上可以有高中>初中>小学这样的联系,学历有高低,但是学历取值之间却不是可以计算的,我们不能说小学 + 某个取值 = 初中。这是有序变量。

3) 体重(>45kg,>90kg,>135kg)

  各个取值之间有联系,且是可以互相计算的,比如120kg - 45kg = 90kg,分类之间可以通过数学计算互相转换。这是有距变量。

  然而在对特征进行编码的时候,这三种分类数据都会被我们转换为[0,1,2],这三个数字在算法看来,是连续且可以计算的,这三个数字相互不等,有大小,并且有着可以相加相乘的联系。所以算法会把舱门,学历这样的分类特征,都误会成是体重这样的分类特征。这是说,我们把分类转换成数字的时候,忽略了数字中自带的数学性质,所以给算法传达了一些不准确的信息,而这会影响我们的建模。

  类别ordinalencoder可以用来处理有序变量,但对于名义变量,我们只有使用哑变量的方式来处理,才能够尽量向算法传达最准确的信息:

sklearn中的数据预处理和特征工程

  这样的变化,让算法能够彻底领悟,原来三个取值是没有可计算性质的,是“有你就没有我”的不等概念。在我们的数据中,性别和舱门,都是这样的名义变量。因此我们需要使用独热编码,将两个特征都转换为哑变量。

data.head()
​
from sklearn.preprocessing import onehotencoder
x = data.iloc[:,1:-1]
​
enc = onehotencoder(categories='auto').fit(x)
result = enc.transform(x).toarray()
result
​
#依然可以直接一步到位,但为了给大家展示模型属性,所以还是写成了三步
onehotencoder(categories='auto').fit_transform(x).toarray()
​
#依然可以还原
pd.dataframe(enc.inverse_transform(result))
​
enc.get_feature_names()
​
result
result.shape
​
#axis=1,表示跨行进行合并,也就是将量表左右相连,如果是axis=0,就是将量表上下相连
newdata = pd.concat([data,pd.dataframe(result)],axis=1)
​
newdata.head()
​
newdata.drop(["sex","embarked"],axis=1,inplace=true)
​
newdata.columns = ["age","survived","female","male","embarked_c","embarked_q","embarked_s"]
​
newdata.head()

 

  特征可以做哑变量,标签也可以吗?可以,使用类sklearn.preprocessing.labelbinarizer可以对做哑变量,许多算法都可以处理多标签问题(比如说决策树),但是这样的做法在现实中不常见,因此我们在这里就不赘述了。

sklearn中的数据预处理和特征工程

 

2.4 处理连续型特征:二值化与分段

  • sklearn.preprocessing.binarizer

  根据阈值将数据二值化(将特征值设置为0或1),用于处理连续型变量。大于阈值的值映射为1,而小于或等于阈值的值映射为0。默认阈值为0时,特征中所有的正值都映射到1。二值化是对文本计数数据的常见操作,分析人员可以决定仅考虑某种现象的存在与否。它还可以用作考虑布尔随机变量的估计器的预处理步骤(例如,使用贝叶斯设置中的伯努利分布建模)。

#将年龄二值化

data_2 = data.copy()
​
from sklearn.preprocessing import binarizer
x = data_2.iloc[:,0].values.reshape(-1,1)               #类为特征专用,所以不能使用一维数组
transformer = binarizer(threshold=30).fit_transform(x)
​
transformer

  • preprocessing.kbinsdiscretizer

  这是将连续型变量划分为分类变量的类,能够将连续型变量排序后按顺序分箱后编码。总共包含三个重要参数:

参数 含义&输入
n_bins 每个特征中分箱的个数,默认5,一次会被运用到所有导入的特征
encode 编码的方式,默认“onehot” "onehot":做哑变量,之后返回一个稀疏矩阵,每一列是一个特征中的一个类别,含有该 类别的样本表示为1,不含的表示为0 “ordinal”:每个特征的每个箱都被编码为一个整数,返回每一列是一个特征,每个特征下含 有不同整数编码的箱的矩阵 "onehot-dense":做哑变量,之后返回一个密集数组。
strategy 用来定义箱宽的方式,默认"quantile" "uniform":表示等宽分箱,即每个特征中的每个箱的最大值之间的差为 (特征.max() - 特征.min())/(n_bins) "quantile":表示等位分箱,即每个特征中的每个箱内的样本数量都相同 "kmeans":表示按聚类分箱,每个箱中的值到最近的一维k均值聚类的簇心得距离都相同
from sklearn.preprocessing import kbinsdiscretizer
​
x = data.iloc[:,0].values.reshape(-1,1) 
est = kbinsdiscretizer(n_bins=3, encode='ordinal', strategy='uniform')
est.fit_transform(x)

#查看转换后分的箱:变成了一列中的三箱
set(est.fit_transform(x).ravel())
​
est = kbinsdiscretizer(n_bins=3, encode='onehot', strategy='uniform')
#查看转换后分的箱:变成了哑变量
est.fit_transform(x).toarray()