机器学习 scikit-learn 特征预处理

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机器学习 scikit-learn 特征预处理

归一化

对不同数据进行统一标准处理，但受到异常点的影响比较大

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

def mm():
    """归一化"""
    # feature_range 取值范围
    mm = MinMaxScaler(feature_range=(2, 3))
    data = mm.fit_transform([[90, 2, 10, 40], [60, 4, 15, 45], [75, 3, 13, 46]])
    print(data)

标准化

在已有样本足够多的情况下，比较稳定，适合现代嘈杂大数据场景

from sklearn.preprocessing import StandardScaler

def standard():
    """标准化"""
    std = StandardScaler()
    data = std.fit_transform([[90, 2, 10, 40], [60, 4, 15, 45], [75, 3, 13, 46]])
    print(data)
    '''
    [[ 1.22474487 -1.22474487 -1.29777137 -1.3970014 ]
     [-1.22474487  1.22474487  1.13554995  0.50800051]
     [ 0.          0.          0.16222142  0.88900089]]
    '''

缺失值

删除

如果每列或者每行数据缺失值达到一定的比例，建议放弃整行或者整列

插补

可以通过缺失值每行或者每列的平均值或者中位数来补充

from sklearn.preprocessing import Imputer
import numpy as np

def imputer_value():
    """缺失值处理"""
    source_data = [[1, 2], [np.nan, 7], [5, 6]]
    # 平均值  axis 0 列 1 行
    im = Imputer(missing_values='NaN', strategy='mean', axis=0)
    data = im.fit_transform(source_data)
    print(data)
   """
    [[1. 2.]
     [3. 7.]
     [5. 6.]]
    """

数据降维

特征选择

• 过滤式

from sklearn.feature_selection import VarianceThreshold

def var():
    """
    特征选择-删除低方差的特征
    """
    # 删除方差为0的数据
    var = VarianceThreshold(threshold=0)
    data = var.fit_transform([[0, 2, 0, 3], [0, 1, 4, 3], [0, 1, 1, 3]])
    print(data)
    """
    [[2 0]
     [1 4]
     [1 1]]
    """

• 嵌入式

主成分分析

数据维数压缩，尽可能降低原数据维数（复杂度），损失少量信息，可以削减回归分析或者聚类分析中特征的数量。

• 特征降维

def pca():
    pca = PCA(n_components=0.9)
    data = pca.fit_transform([[2, 8, 4, 5], [6, 3, 0, 8], [5, 4, 9, 1]])
    print(data)
    """
    [[ 1.22879107e-15  3.82970843e+00]
     [ 5.74456265e+00 -1.91485422e+00]
     [-5.74456265e+00 -1.91485422e+00]]
    """

demo 学生选课分析

def pca_demo():
    course = pd.read_csv("./data/course.csv", encoding='gbk')
    s_and_c = pd.read_csv("./data/s_and_c.csv", encoding='gbk')
    student = pd.read_csv("./data/student.csv", encoding='gbk')
    merge_c = pd.merge(course, s_and_c, on=["course_id", "course_id"])
    merge_s_c = pd.merge(merge_c, student, on=["student_id", "student_id"])
    print(merge_s_c.head(100))
    # 创建一个交叉表
    cross = pd.crosstab(merge_s_c['student_name'], merge_s_c['course_name'])
    print("=" * 50)
    print(cross)
    pca = PCA(n_components=0.9)
    data = pca.fit_transform(cross)
    print(data)
    print(data.shape)

    '''
       course_id course_name  student_id student_name
    0          1          语文           1           张三
    1          5          历史           1           张三
    2          2          数学           3           王五
    3          6          物理           3           王五
    4          2          数学           4           刘二
    5          4          政治           4           刘二
    6          3          英语           2           李四
    7          7          化学           2           李四
    ==================================================
    course_name   化学  历史  政治  数学  物理  英语  语文
    student_name                            
    刘二             0   0   1   1   0   0   0
    张三             0   1   0   0   0   0   1
    李四             1   0   0   0   0   1   0
    王五             0   0   0   1   1   0   0
    [[-7.90569415e-01 -9.02761677e-17  7.07106781e-01]
     [ 7.90569415e-01  1.00000000e+00 -2.46880764e-16]
     [ 7.90569415e-01 -1.00000000e+00  1.41770466e-16]
     [-7.90569415e-01 -5.75702907e-16 -7.07106781e-01]]
    (4, 3)
    '''