机器学习（三） -- 特征工程（2）

系列文章目录

机器学习（一） -- 概述

机器学习（二） -- 数据预处理（1-3）

机器学习（三） -- 特征工程（1-2）

未完待续……

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目录

系列文章目录

前言

三、特征预处理

1.1、无量纲化

2、归一化

2.2.1、线性归一化

2.2.1、***最大最小均值归一化

2.2.1、***最大绝对值归一化

3、标准化

四、特征降维

2、特征选择

2.4、低方差特征过滤

2.5、皮尔逊相关系数（Pearson Correlation Coefficient）

3、主成分分析（PCA）

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机器学习（三） -- 特征工程（1）

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前言

tips：这里只是总结，不是教程哈。

“***”开头的是给好奇心重的宝宝看的，其实不太重要可以跳过。

此处以下所有内容均为暂定，因为我还没找到一个好的，让小白（我自己）也能容易理解（更系统、嗯应该是宏观）的讲解顺序与方式。

第一文主要简述了一下机器学习大致有哪些东西（当然远远不止这些），对大体框架有了一定了解。接着我们根据机器学习的流程一步步来学习吧，掐掉其他不太用得上我们的步骤，精练起来就4步（数据预处理，特征工程，训练模型，模型评估），其中训练模型则是我们的重头戏，基本上所有算法也都是这一步，so，这个最后写，先把其他三个讲了，然后，在结合这三步来进行算法的学习，兴许会好点（个人拙见）。

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三、特征预处理

1、定义

通过一些转换函数，将特征数据转换成更适合算法模型的特征数据的过程。

1.1、无量纲化

也称为数据的规范化，是指不同指标之间由于存在量纲不同致其不具可比性，故首先需将指标进行无量纲化，消除量纲影响后再进行接下来的分析。

数值数据的无量纲化：主要有两种归一化、标准化

为什么要进行归一化/标准化？

特征的单位或者大小相差较大，或者某特征的方法相比其他的特征要大出几个数量级，容易影响（支配）目标结果，使得一些算法无法学习到其它的特征

特征预处理API

sklearn.preprocessing

2、归一化

2.1、定义

将特征缩放到一个特定的范围，通常是[0, 1]。

2.2、分类和公式

2.2.1、线性归一化

这是最常用的归一化，也叫最大-最小归一化或最大-最小规范化。（后面也是用的这种哈）

2.2.1、***最大最小均值归一化

2.2.1、***最大绝对值归一化

2.3、API

sklearn.preprocessing.MinMaxScaler
导入：
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

2.4、实例

# 2、实例化一个转换器类
transform = MinMaxScaler()
# transform = MinMaxScaler(feature_range=[2,3])

# 3、调用fit_transform
data_new = transform.fit_transform(data)

print("data_new:\n", data_new)

转换器中添加feature_range=[2,3]属性，将缩放范围变为[2,3]。

3、标准化

2.1、定义

将特征缩放为均值为0，标准差为1的分布。

2.2、公式

，其中μ是均值，S是标准差

2.3、API

sklearn.preprocessing.StandardScaler
导入：
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

2.4、实例

# 2、实例化一个转换器类
transform = StandardScaler()
#transform = StandardScaler(feature_range=[2,3])

# 3、调用fit_transform
data_new = transform.fit_transform(data)

print("data_new:\n", data_new)

四、特征降维

1、定义

降维是指在某些限定条件下，降低随机变量（特征）个数，得到一组“不相关”主变量的过程。

降维的两种方式：特征选择、主成分分析（可以理解一种特征提取的方式）

2、特征选择

2.1、定义

数据中包含冗余或相关变量（或称特征、属性、指标等），旨在从原有特征中找出主要特征。

2.2、方法

Filter过滤式：

????????????????主要探究特征本身特点、特征与特征和目标值之间关联

????????方差选择法：低方差特征过滤

????????相关系数：特征与特征之间的相关程度

Embedded嵌入式：

????????????????算法自动选择特征（特征与目标值之间的关联）

????????决策树：信息熵、信息增益

????????正则化：L1，L2

????????深度学习：卷积等

2.3、API

sklearn.feature_selection

2.4、低方差特征过滤

删除低方差的一些特征

• 特征方差小：某个特征大多样本的值比较相近
• 特征方差大：某个特征很多样本的值都有差别

API

sklearn.feature_selection.VarianceThreshold
导入：
from sklearn.feature_selection import VarianceThreshold

# 2、实例化一个转换器类
#transform = VarianceThreshold()
transform = VarianceThreshold(threshold=10)

# 3、调用fit_transform
data_new = transform.fit_transform(data)

print("data_new\n", data_new,
      ' \n data_new.shape:', data_new.shape)

?训练集差异低于threadshold的特征将被删除。默认值是保留非零方差特征，即删除所有样本中具有相同值的特征

2.5、皮尔逊相关系数（Pearson Correlation Coefficient）

反映变量之间相关关系密切程度的统计指标.

2.5.1、公式

相关系数的值介于-1与+1之间:

当r>0时，表示两变量正相关；
r<0时，两变量为负相关；
当|r|=1时，表示两变量为完全相关；
当r=0时，表示两变量间无相关关系；
当0<|r|<1时，表示两变量存在一定程度的相关。且|r|越接近1，两变量间线性关系越密切；|r|越接近0，表示两变量的线性相关越弱。

一般可按三级划分：|r|<0.4为低度相关；0.4<=|r|<0.7为显著相关；0.7<=|r|<1为高维线性相关

2.5.2、实例

API

from scipy.stats import pearsonr
from sklearn.feature_selection import VarianceThreshold

# 2、实例化一个转换器类
#transform = VarianceThreshold()
transform = VarianceThreshold(threshold=10)

# 3、调用fit_transform
data_new = transform.fit_transform(data)

print("data_new\n", data_new,
      ' \n data_new.shape:', data_new.shape)

# 计算两个变量之间的相关系数
r = pearsonr(data["pe_ratio"],data["pb_ratio"])

print("相关系数：\n", r)

前面的数为相关系数。

3、主成分分析（PCA）

3.1、定义

旨在利用降维的思想，把多指标转化为少数几个综合指标(即主成分)，其中每个主成分都能够反映原始变量的大部分信息，且所含信息互不重复。

作用：是数据维数的压缩，尽可能降低原数据的维数（复杂度），损失少量信息

3.2、实例

API

sklearn.decomposition.PCA
导入：
from sklearn.decomposition import PCA

# 1、实例化一个转换器类
transform = PCA(n_components=2)  # 4个特征降到2个特征

# 2、调用fit_transform
data_new = transform.fit_transform(data)

print("data_new\n", data_new)




# 1、实例化一个转换器类
transform2 = PCA(n_components=0.95)  # 保留95%的信息

# 2、调用fit_transform
data_new2 = transform2.fit_transform(data)

print("data_new2\n", data_new2)