Datawhale 零基础入门数据挖掘-Task3 特征工程

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。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

有些特征是匿名特征，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，当然有些时候用神经网络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。以下为代码示例。

1.导入数据

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from operator import itemgetter

%matplotlib inline

path = './datalab/231784/'
Train_data = pd.read_csv(path+'used_car_train_20200313.csv', sep=' ')
Test_data = pd.read_csv(path+'used_car_testA_20200313.csv', sep=' ')

2.异常处理

异常处理的几种常用方法包括通过箱线图（或 3-Sigma）分析删除异常值；BOX-COX 转换（处理有偏分布）；长尾截断等，以下代码基于箱线图来删除异常值

def outliers_proc(data, col_name, scale=3):
    """
    用于清洗异常值，默认用 box_plot（scale=3）进行清洗
    :param data: 接收 pandas 数据格式
    :param col_name: pandas 列名
    :param scale: 尺度
    :return:
     """

    def box_plot_outliers(data_ser, box_scale):
        """
        利用箱线图去除异常值
        :param data_ser: 接收 pandas.Series 数据格式
        :param box_scale: 箱线图尺度，
        :return:
        """
        iqr = box_scale * (data_ser.quantile(0.75) - data_ser.quantile(0.25))
        val_low = data_ser.quantile(0.25) - iqr
        val_up = data_ser.quantile(0.75) + iqr
        rule_low = (data_ser < val_low)
        rule_up = (data_ser > val_up)
        return (rule_low, rule_up), (val_low, val_up)

    data_n = data.copy()
    data_series = data_n[col_name]
    rule, value = box_plot_outliers(data_series, box_scale=scale)
    index = np.arange(data_series.shape[0])[rule[0] | rule[1]]
    print("Delete number is: {}".format(len(index)))
    data_n = data_n.drop(index)
    data_n.reset_index(drop=True, inplace=True)
    print("Now column number is: {}".format(data_n.shape[0]))
    index_low = np.arange(data_series.shape[0])[rule[0]]
    outliers = data_series.iloc[index_low]
    print("Description of data less than the lower bound is:")
    print(pd.Series(outliers).describe())
    index_up = np.arange(data_series.shape[0])[rule[1]]
    outliers = data_series.iloc[index_up]
    print("Description of data larger than the upper bound is:")
    print(pd.Series(outliers).describe())
    
    fig, ax = plt.subplots(1, 2, figsize=(10, 7))
    sns.boxplot(y=data[col_name], data=data, palette="Set1", ax=ax[0])
    sns.boxplot(y=data_n[col_name], data=data_n, palette="Set1", ax=ax[1])
    return data_n

# 我们可以删掉一些异常数据，以 power 为例。  
# 这里删不删同学可以自行判断
Train_data = outliers_proc(Train_data, 'power', scale=3)

4.特征构造

特征构造的几种方法为：
1.构造统计量特征，报告计数、求和、比例、标准差等；
2.时间特征，包括相对时间和绝对时间，节假日，双休日等；
3.地理信息，包括分箱，分布编码等方法；
4.非线性变换，包括 log/ 平方/ 根号等；
5.特征组合，特征交叉；

1.训练集和测试集放在一起，方便构造特征

Train_data['train']=1
Test_data['train']=0
data = pd.concat([Train_data, Test_data], ignore_index=True)

2.构建特征used_time

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’。但是计算缺失值时发现有 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，占7.5%

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
data['used_time'].isnull().sum()

3.构建特征city

从邮编中提取城市信息，相当于加入了先验知识

data['city'] = data['regionCode'].apply(lambda x : str(x)[:-3])
data = data

4.构建品牌的销售统计量

想要计算各个品牌的数量，价格最大值、中位数、最小值等统计量，先对样本安装品牌类别进行分组，再对每个品牌进行计算统计量，最后将得到的统计量加入到样本中。

Train_gb = Train_data.groupby("brand")
all_info = {}
for kind, kind_data in Train_gb:
    info = {}
    kind_data = kind_data[kind_data['price'] > 0]
    info['brand_amount'] = len(kind_data)
    info['brand_price_max'] = kind_data.price.max()
    info['brand_price_median'] = kind_data.price.median()
    info['brand_price_min'] = kind_data.price.min()
    info['brand_price_sum'] = kind_data.price.sum()
    info['brand_price_std'] = kind_data.price.std()
    info['brand_price_average'] = round(kind_data.price.sum() / (len(kind_data) + 1), 2)
    all_info[kind] = info
brand_fe = pd.DataFrame(all_info).T.reset_index().rename(columns={"index": "brand"})
data = data.merge(brand_fe, how='left', on='brand')

5.数据分桶

数据分桶是把把一组数据分割成离散的区间。
数据分桶的几种方式包括：等频分桶；等距分桶；Best-KS 分桶（类似利用基尼指数进行二分类）；卡方分桶；
以 power 为例，这时候我们的缺失值也进桶了，
为什么要做数据分桶呢，原因有很多，= =

1. 离散后稀疏向量内积乘法运算速度更快，计算结果也方便存储，容易扩展；
2. 离散后的特征对异常值更具鲁棒性，如 age>30 为 1 否则为 0，对于年龄为 200 的也不会对模型造成很大的干扰；
3. LinearRegression 属于广义线性模型，表达能力有限，经过离散化后，每个变量有单独的权重，这相当于引入了非线性，能够提升模型的表达能力，加大拟合；
4. 离散后特征可以进行特征交叉，提升表达能力，由 M+N 个变量编程 M*N 个变量，进一步引入非线形，提升了表达能力；
5. 特征离散后模型更稳定，如用户年龄区间，不会因为用户年龄长了一岁就变化
   当然还有很多原因，LightGBM 在改进 XGBoost 时就增加了数据分桶，增强了模型的泛化性

bin = [i*10 for i in range(31)]
data['power_bin'] = pd.cut(data['power'], bin, labels=False)
data[['power_bin', 'power']].head()

6.特征归一化/标准化

特征标准化（转换为标准正态分布）；
特征归一化（抓换到 [0,1] 区间）；
其他方法，例如幂律分布

删除不需要的数据

data = data.drop(['creatDate', 'regDate', 'regionCode'], axis=1)

归一化

# 我们对power特征取 log，在做归一化
from sklearn import preprocessing
min_max_scaler = preprocessing.MinMaxScaler()
data['power'] = np.log(data['power'] + 1) 
data['power'] = ((data['power'] - np.min(data['power'])) / (np.max(data['power']) - np.min(data['power'])))
data['power'].plot.hist()

#我们对kilometer特征直接做归一化
data['kilometer'] = ((data['kilometer'] - np.min(data['kilometer'])) / 
                        (np.max(data['kilometer']) - np.min(data['kilometer'])))

# 除此之外 还有我们刚刚构造的统计量特征：
# 'brand_amount', 'brand_price_average', 'brand_price_max',
# 'brand_price_median', 'brand_price_min', 'brand_price_std',
# 'brand_price_sum'
def max_min(x):
    return (x - np.min(x)) / (np.max(x) - np.min(x))

data['brand_amount'] = ((data['brand_amount'] - np.min(data['brand_amount'])) / 
                        (np.max(data['brand_amount']) - np.min(data['brand_amount'])))
data['brand_price_average'] = ((data['brand_price_average'] - np.min(data['brand_price_average'])) / 
                               (np.max(data['brand_price_average']) - np.min(data['brand_price_average'])))
data['brand_price_max'] = ((data['brand_price_max'] - np.min(data['brand_price_max'])) / 
                           (np.max(data['brand_price_max']) - np.min(data['brand_price_max'])))
data['brand_price_median'] = ((data['brand_price_median'] - np.min(data['brand_price_median'])) /
                              (np.max(data['brand_price_median']) - np.min(data['brand_price_median'])))
data['brand_price_min'] = ((data['brand_price_min'] - np.min(data['brand_price_min'])) / 
                           (np.max(data['brand_price_min']) - np.min(data['brand_price_min'])))
data['brand_price_std'] = ((data['brand_price_std'] - np.min(data['brand_price_std'])) / 
                           (np.max(data['brand_price_std']) - np.min(data['brand_price_std'])))
data['brand_price_sum'] = ((data['brand_price_sum'] - np.min(data['brand_price_sum'])) / 
                           (np.max(data['brand_price_sum']) - np.min(data['brand_price_sum'])))

对类别特征进行 OneEncoder

# 对类别特征进行 OneEncoder
data = pd.get_dummies(data, columns=['model', 'brand', 'bodyType', 'fuelType',
                                     'gearbox', 'notRepairedDamage', 'power_bin'])

导出数据

data.to_csv('data_for_lr.csv', index=0)

7.特征筛选

1.过滤式（filter）：先对数据进行特征选择，然后在训练学习器，常见的方法有 Relief/方差选择发/相关系数法/卡方检验法/互信息法。

# 相关性分析
data_numeric = data[['power', 'kilometer', 'brand_amount', 'brand_price_average', 
                     'brand_price_max', 'brand_price_median']]
correlation = data_numeric.corr()

f , ax = plt.subplots(figsize = (7, 7))
plt.title('Correlation of Numeric Features with Price',y=1,size=16)
sns.heatmap(correlation,square = True,  vmax=0.8)

2.包裹式（wrapper）：直接把最终将要使用的学习器的性能作为特征子集的评价准则，常见方法有 LVM（Las Vegas Wrapper）

!pip install mlxtend 
# 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_ 

3.嵌入式（embedding）：结合过滤式和包裹式，学习器训练过程中自动进行了特征选择，常见的有 lasso 回归，大部分情况下都是用嵌入式做特征筛选。

8.降维

PCA/ LDA/ ICA；
特征选择也是一种降维。

注：本文章内容均来自零基础入门数据挖掘 - 二手车交易价格预测