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特征工程就是从「原始数据」中提取「特征」，以供「算法」和「模型」使用。
简单来说就是将任意数据（比如文本和图像）转换为可用于机器学习的数字特征。
一、特征提取API
sklearn.feature_extraction 是用来提取特征的 API 。
sklearn.feature_extraction.DictVectorizer(sparse=True)
- DictVectorizer.fit_transform( data )：接收字典类型的原始数据，返回提取的数字特征（sparse矩阵）
- DictVectorizer.inverse_transform( data )：将提取的数字特征，转回原始数据。
- DictVectorizer.get_feature_names_out()：返回特征名字
一、提取数字特征
我们准备一个字典类型的数据，然后「提取」数字特征。
from sklearn import feature_extraction
# 原始数据（字典）
old_data = [
{
'name': "张三", 'age': 18},
{
'name': "李四", 'age': 20}]
# 初始化
vector = feature_extraction.DictVectorizer(sparse=False)
# 转换数据
new_data = vector.fit_transform(old_data)
print(new_data)
输出：
[[18. 1. 0.]
[20. 0. 1.]]
二、特征名字
如果想知道提取的数字特征是什么意思，可以用 get_feature_names_out() 获取「特征名字」，也就是特征和原始数据的对应关系。
from sklearn import feature_extraction
# 原始数据（字典）
old_data = [
{
'name': "张三", 'age': 18},
{
'name': "李四", 'age': 20},
{
'name': "王五", 'age': 22}]
# 初始化
vector = feature_extraction.DictVectorizer(sparse=False)
# 转换数据
new_data = vector.fit_transform(old_data)
print(new_data)
# 特征名字
print(vector.get_feature_names_out())
输出：
[[18. 1. 0. 0.]
[20. 0. 1. 0.]
[22. 0. 0. 1.]]
['age' 'name=张三' 'name=李四' 'name=王五']
接下来，解释一下提取的数字特征是什么意思。提取的数字特征是个二维数组，里面包含了三个数组。
一个数组即一行，代表一个样本；而一列，就代表一个特征。比如上面这个特征：
每个数组的第一列是age特征，age本来就是数字，所以就没必要转换了；
第二列是张三特征，用0和1表示，1表示name是张三，0表示name不是张三；
第三列是李四特征，1表示name是李四，0表示name不是李四；
第四列十王五特征，1表示name是王五，0表示name不是王五。
如果没看懂，可以自己修改原始数据，然后查看输出的结果。
这个提取的数字特征数组，其位置和特征类型有关，比如这里有 age、张三、李四、王五 四种特征类型，那么数字特征数组就有4个位置。如果特征类型有五种，那么数字特征数组就会变成5个位置，以此类推。这种提取方式也叫 one-hot编码，
三、返回原始数据
将提取的数字特征，转换会原始数据，可以使用 inverse_transform()。
from sklearn import feature_extraction
# 原始数据（字典）
old_data = [
{
'name': "张三", 'age': 18},
{
'name': "李四", 'age': 20},
{
'name': "王五", 'age': 22}]
# 初始化
vector = feature_extraction.DictVectorizer(sparse=False)
# 转换数据
new_data = vector.fit_transform(old_data)
print(new_data)
# 转回原始数据
print(vector.inverse_transform(new_data))
输出：
[[18. 1. 0. 0.]
[20. 0. 1. 0.]
[22. 0. 0. 1.]]
[{
'age': 18.0, 'name=张三': 1.0}, {
'age': 20.0, 'name=李四': 1.0}, {
'age': 22.0, 'name=王五': 1.0}]