机器学习基础
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1. 数据集
2. 特征工程
3. 学习分类
4. 模型
5. 损失函数
6. 优化
7. 过拟合
8. 欠拟合
数据集
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又称资料集、数据集合或者资料集合，是一种由数据所组成的集合
特征工程
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1. 特征需求
2. 特征设计
3. 特征处理
特征预处理、特征选择、特征降维
4. 特征验证
特征预处理
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特征预处理：
1.无量纲化
2.信息提取
3.信息数据化
4.缺失补全
5.信息利用率均衡
无量纲化
1.标准化
python
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import numpy as np
# 从sklearn框架的 preprocessing预处理模块中导入StandardScaler类
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
# 准备7个点的x坐标
x = np.arange(7).reshape(7, 1)
# 准备7个点的y坐标
y = np.array([2, 10, 35, 100, 45, 20, 5]).reshape(7, 1)
# 将x和y合并成一个二维数组，代表7个点的数据，每行代表一个点的(x, y)坐标值
# x_data就成为 机器学习的数据集
x_data = np.hstack((x, y))
print(x_data)
# 数学公式 ：x = (x - x_mean)/x_std 数学公式的标准化处理
# np.mean() : 求平均值
# np.std() : 求方差，标准差
xx = (x_data - np.mean(x_data))/np.std(x_data)
print(xx)
# 实例标准化处理的类对象
scaler = StandardScaler()
# 通过类对象标准化处理数据 fit_transform() : 处理数据
xx = scaler.fit_transform(x_data)
print(xx)
"""
标准化使用前提：让数据处理后处于同一规格，并且任然呈现 正态分布
1、数据的规格或者单位不一致
2、数据成正态分布
"""
D:\Anaconda\anaconda\envs\tf\python.exe D:\pycharm\python\day6\1.特征预处理\1.无量纲化\1.标准化.py
[[ 0 2]
[ 1 10]
[ 2 35]
[ 3 100]
[ 4 45]
[ 5 20]
[ 6 5]]
[[-0.64175426 -0.56625376]
[-0.60400401 -0.26425176]
[-0.56625376 0.67950451]
[-0.52850351 3.13327081]
[-0.49075326 1.05700702]
[-0.45300301 0.11325075]
[-0.41525276 -0.45300301]]
[[-1.5 -0.91367316]
[-1. -0.66162539]
[-0.5 0.12602388]
[ 0. 2.173912 ]
[ 0.5 0.44108359]
[ 1. -0.34656568]
[ 1.5 -0.81915524]]
进程已结束,退出代码0
2.归一化
python
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import numpy as np
# 从sklearn框架的 preprocessing预处理模块中导入Normalizer归一化处理类
from sklearn.preprocessing import Normalizer
# 准备7个点的x坐标
x = np.arange(7).reshape(7, 1)
# 准备7个点的y坐标
y = np.array([2, 10, 35, 60, 100, 200, 250]).reshape(7, 1)
x_data = np.hstack((x, y))
# 数学公式 ： x = (x - x_mean)/(x_max - x_min)
xx = (x_data - np.mean(x_data)) / (np.max(x_data) - np.min(x_data))
print(x_data)
print(xx)
normalizer = Normalizer()
xx = normalizer.fit_transform(x_data)
print(xx)
"""
归一化处理前提：处理后的数据处于同一量级，并且被缩放到[0, 1]之间
1.数据规格或者单位不一致
2.数据没有呈现正态分布，呈现线性变化
"""
D:\Anaconda\anaconda\envs\tf\python.exe D:\pycharm\python\day6\1.特征预处理\1.无量纲化\2.归一化.py
[[ 0 2]
[ 1 10]
[ 2 35]
[ 3 60]
[ 4 100]
[ 5 200]
[ 6 250]]
[[-0.19371429 -0.18571429]
[-0.18971429 -0.15371429]
[-0.18571429 -0.05371429]
[-0.18171429 0.04628571]
[-0.17771429 0.20628571]
[-0.17371429 0.60628571]
[-0.16971429 0.80628571]]
[[0. 1. ]
[0.09950372 0.99503719]
[0.05704979 0.99837133]
[0.04993762 0.99875234]
[0.03996804 0.99920096]
[0.02499219 0.99968765]
[0.02399309 0.99971212]]
进程已结束,退出代码0
信息数据化
1.特征二值化
python
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import numpy as np
# 从框架的 预处理模块导入 特征二值化处理类 Binarizer
from sklearn.preprocessing import Binarizer
x = np.array([20, 35, 40, 75, 60, 55, 50]).reshape(-1, 1)
# 构造二值化对象，设定分类的阈值 threshold=50
scaler = Binarizer(threshold=50)
# 处理数据
xx = scaler.fit_transform(x)
print(xx)
D:\Anaconda\anaconda\envs\tf\python.exe D:\pycharm\python\day6\1.特征预处理\2.信息数据化\1.特征二值化.py
[[0]
[0]
[0]
[1]
[1]
[1]
[0]]
2. Ont-hot编码
python
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"""
ont-hot编码，又称独热编码。目的是保证每个数据 距远点相同位置。每个可能出现的结果概率相同
"""
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
y = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]).reshape(-1, 1)
# 构造ont-hot编码对象，指定sparse存储方式：稀疏存储方式False
scaler = OneHotEncoder(sparse=False)
yy = scaler.fit_transform(y)
print(yy)
D:\Anaconda\anaconda\envs\tf\python.exe D:\pycharm\python\day6\1.特征预处理\2.信息数据化\ont-hot编码.py
[[1. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]
[0. 1. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]
[0. 0. 1. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]
[0. 0. 0. 1. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]
[0. 0. 0. 0. 1. 0. 0. 0. 0. 0.]
[0. 0. 0. 0. 0. 1. 0. 0. 0. 0.]
[0. 0. 0. 0. 0. 0. 1. 0. 0. 0.]
[0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 1. 0. 0.]
[0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 1. 0.]
[0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 1.]]
3.缺失数据补全
python
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import numpy as np
# 缺失数据补全
from sklearn.impute import SimpleImputer
x = np.array([[1, 2, 3, 4],
[1, np.nan, 5, 6],
[7, 2, np.nan, 11],
[np.nan, 25, 25, 16]])
# 构造补全法的类对象，指定补全的方法
"""
补全方法 strategy：
1."mean"：平均数补齐法。当前特征列其余数据的平均值
2."median":中位数补全法。数据从小到大中间的数据
3."most_frequent":出现次数最多的数据补全。如果出现次数都一样，则取第一个
"""
xx = SimpleImputer(strategy="mean").fit_transform(x)
xx = SimpleImputer(strategy="median").fit_transform(x)
xx = SimpleImputer(strategy="most_frequent").fit_transform(x)
xx = SimpleImputer(strategy="constant").fit_transform(x)
print(xx)
D:\Anaconda\anaconda\envs\tf\python.exe D:\pycharm\python\day6\1.特征预处理\2.信息数据化\缺失数据补全.py
[[ 1. 2. 3. 4.]
[ 1. 0. 5. 6.]
[ 7. 2. 0. 11.]
[ 0. 25. 25. 16.]]
特征选择
1.方差选择法
python
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import numpy as np
# 从框架的 特征选择模块导入 VarianceThreshold方差选择法
from sklearn.feature_selection import VarianceThreshold
x = np.array([
[78, 23, 12, 34, 98],
[23, 22, 13, 56, 71],
[10, 21, 14, 31, 60],
[5, 29, 26, 30, 40]])
# 计算各特征列的方差值
# x.shape --> (4, 5) x.shape[1] ==> 5
for i in range(x.shape[1]):
# np.var() :计算数据的方差
print("第{}列的方差值为{}" .format(i, np.var(x[:, i])))
# 方差值越小说明该特征列的数据发散性不好，对于机器学习没有什么意义，因此需要省略
# 构造方差选择法的对象，指定筛选的方差阈值为100，保留方差值大于100的特征列
feature = VarianceThreshold(threshold=100)
xx = feature.fit_transform(x)
print(xx)
# variances_:该属性返回 各特征列的方差值
print(feature.variances_)
"""
方差选择法：特征列数据越发散，特征就越明显，方差值就越大
1.特征选择法，可以让预处理后的特征数据量减小，提升机器学习的效率
2.特征量少了，特征值反而更明显，机器学习的准确性更强
"""
D:\Anaconda\anaconda\envs\tf\python.exe D:\pycharm\python\day6\2.特征选择\1.方差选择法.py
第0列的方差值为843.5
第1列的方差值为9.6875
第2列的方差值为32.1875
第3列的方差值为113.1875
第4列的方差值为438.6875
[[78 34 98]
[23 56 71]
[10 31 60]
[ 5 30 40]]
[843.5 9.6875 32.1875 113.1875 438.6875]
2.相关系数法
python
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"""
相关系数法：判断特征数据对于目标（结果）的相关性。相关性越强说明特征越明显
"""
import numpy as np
from sklearn.feature_selection import SelectKBest
x = np.array([
[78, 23, 12, 34, 98],
[23, 22, 13, 56, 71],
[10, 21, 14, 31, 60],
[5, 29, 26, 30, 40]])
# 准备数据集的目标（标签）：数据集有4条数据，标签就应该有4个， 只能用0和1表示
y = np.array([1, 1, 1, 0])
# 构造 相关系数选择法的对象，指定相关性最强的 k列数据保存
k = SelectKBest(k=3)
xx = k.fit_transform(x, y)
# pvalues : 相关系数 p值，p值越小相关性越强；
# scores_ : 相关系数 s值，s值越小，相关性越弱
print(k.pvalues_)
print(k.scores_)
print(xx)
D:\Anaconda\anaconda\envs\tf\python.exe D:\pycharm\python\day6\2.特征选择\2.相关系数法.py
[0.5229015 0.02614832 0.00779739 0.5794261 0.24884702]
[ 0.58940905 36.75 126.75 0.42978638 2.5895855 ]
[[23 12 98]
[22 13 71]
[21 14 60]
[29 26 40]]