机器学习基础02_特征工程

DictVectorizer 字典特征提取

CountVectorizer 文本特征提取

TfidfVectorizer TF-IDF文本特征词的重要程度特征提取

MinMaxScaler 归一化

StandardScaler 标准化

VarianceThreshold 底方差过滤降维

PCA 主成分分析降维

三、DictVectorize字典列表特征提取

创建转换器对象:

sklearn.feature_extraction.DictVectorizer(sparse=True)

参数

sparse=True返回类型为csr_matrix的稀疏矩阵

sparse=False表示返回的是数组,数组可以调用.toarray()方法将稀疏矩阵转换为数组

转换器对象:

转换器对象调用fit_transform(data)函数，参数data为一维字典数组或一维字典列表,返回转化后的矩阵或数组

转换器对象get_feature_names_out()方法获取特征名

a)提取为稀疏矩阵对应的数组

python 复制代码

# DictVectorizer  字典列表特征提取
# 01 提取为稀疏矩阵对应的数组
from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer
import pandas as pd

data = [
    {'city':'成都', 'age':30, 'temperature':200}, 
    {'city':'重庆','age':33, 'temperature':60}, 
    {'city':'北京', 'age':42, 'temperature':80}
    ]
# 创建DictVectorizer对象 字典转变为向量的工具器
transfer = DictVectorizer(sparse=False)# 返回的是数组
data_new = transfer.fit_transform(data)# 类型为numpy.ndarray
print('data_new:\n', data_new)
print('特征名字:\n', transfer.get_feature_names_out())# 返回特征名字

pd.DataFrame(data=data_new, columns=transfer.get_feature_names_out())

b)提取为稀疏矩阵(三元组)

python 复制代码

# 02 提取为稀疏矩阵(三元组)
from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer
data = [
    {'city':'成都', 'age':30, 'temperature':200},
    {'city':'重庆','age':33, 'temperature':60}, 
    {'city':'北京', 'age':42, 'temperature':80}
    ]
transfer = DictVectorizer(sparse=True)# sparse=True表示返回的是稀疏矩阵
data_new = transfer.fit_transform(data)
# data_new的类型为<class 'scipy.sparse._csr.csr_matrix'>
print("data_new:\n", data_new) # 三元组
#得到特征 
print("特征名字：\n", transfer.get_feature_names_out())
print(data_new.toarray()) # 三元组(稀疏矩阵)转换为数组

其中，稀疏矩阵对象调用**toarray()**函数, 得到类型为ndarray的二维稀疏矩阵。

关于稀疏矩阵和三元组

稀疏矩阵是指一个矩阵中大部分元素为零，只有少数元素是非零的矩阵。在数学和计算机科学中，当一个矩阵的非零元素数量远小于总的元素数量，且非零元素分布没有明显的规律时，这样的矩阵就被认为是稀疏矩阵。

三元组表就是一种稀疏矩阵类型数据,存储非零元素的行索引、列索引和值:

(行,列) 数据

(0,0) 10

(0,1) 20

(2,0) 90

(2,20) 8

(8,0) 70

表示除了列出的有值, 其余全是0。

四、CountVectorize文本特征提取

sklearn.feature_extraction.text.CountVectorizer

构造函数关键字参数stop_words，值为list，表示词的黑名单(不提取的词)。

fit_transform函数的返回值为稀疏矩阵。

a)英文文本特征提取

python 复制代码

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
import pandas as pd

data=["stu is well, stu is great", "You like stu"]
# 创建一个词频提取对象 提取文本特征向量
transfer = CountVectorizer(stop_words=['you','is'])# you和is这两个词会被过滤掉
data_new = transfer.fit_transform(data)# 进行提取,得到稀疏矩阵
print(data_new)

pd.DataFrame(data=data_new.toarray(),index=["第一个句子","第二个句子"],columns=transfer.get_feature_names_out())

b)中文文本特征提取

jieba库安装

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple jieba

python 复制代码

# CountVectorizer 中文文本特征提取
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
import jieba

# data = ' '.join(data)
# print(data)
# 传入的文本(未断词的字符串)用jieba分词工具转化为数据容器，在把数据容器中的元素用空格连接成字符串
def my_cut(text):
    return ' '.join(jieba.cut(text))

data = ["教育学会会长期间，坚定支持民办教育事业！",  "扶持民办,学校发展事业","事业做出重大贡献！"]

transfer = CountVectorizer(stop_words=[])
# 提取词频,得到稀疏矩阵
data_new = transfer.fit_transform([my_cut(dt) for dt in data])
print(data_new)
print(transfer.get_feature_names_out())

pd.DataFrame(data=data_new.toarray(),columns=transfer.get_feature_names_out())

五、TF-IDF文本1特征词的重要程度特征提取

词频(Term Frequency, TF), 表示一个词在当前篇文章中的重要性，是对词数的归一化。

TF = 某词出现次数/总词数

逆文档频率(Inverse Document Frequency, IDF), 反映了词在整个文档集合中的稀有程度。

IDF = lg[(文档总数+1)/(包含该词的文档数+1)] + 1

重要程度 TF-TDF = TF*TDF

python 复制代码

# TfidfVectorizer TF-IDF文本特征词的重要程度特征提取 
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer,TfidfVectorizer
import jieba
import pandas as pd

def my_cut(text):
    return ' '.join(jieba.cut(text))
data = ["教育学会会长期间，坚定支持民办教育事业！",  "扶持民办,学校发展事业","事业做出重大贡献！"]
data = [my_cut(i) for i in data]
# print(data)
transfer = TfidfVectorizer(stop_words=[])
data_new = transfer.fit_transform(data)
# print(data_new.toarray())
pd.DataFrame(data=data_new.toarray(),columns=transfer.get_feature_names_out())

六、无量纲化预处理

无量纲数据即没有单位的数据，无量纲化包括"归一化"和"标准化"。

1、MinMaxScaler 归一化

通过对原始数据进行变换把数据映射到指定区间(默认为0-1)。

x_scaled = (x - x_min)/(x_max - x_min)

这里的 𝑥min 和 𝑥max 分别是每种特征中的最小值和最大值，而 𝑥是当前特征值，𝑥scaled 是归一化后的特征值。

若要缩放到其他区间，可以使用公式：x_scaled'=x_scaled*(max-min)+min

python 复制代码

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
import pandas as pd

scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))
data = pd.read_excel('../src/minmaxscaler.xlsx')
# print(data.values)
data_new = scaler.fit_transform(data)
print(data_new)

最大值和最小值容易受到异常点影响，所以鲁棒性较差。所以常使用标准化的无量纲化。

2、StandardScaler 标准化

最常见的标准化方法是Z-score标准化，也称为零均值标准化。它通过对每个特征的值减去其均值，再除以其标准差，将数据转换为均值为0，标准差为1的分布。

μ = x.mean()

σ = x.std()

z_score = (x - μ) / σ

z是转换后的数值，x是原始数据的值，μ是该特征的均值，σ是该特征的标准差。

python 复制代码

from sklearn.preprocessing import StandardScaler
import numpy as np

scaler = StandardScaler()
np.random.seed(6)
data = np.random.randint(0,100,size=(4,4))# 随机生成4行4列的数据
# scaler.fit(data) # 计算出均值和标准差 只调用一次
# scaler.transform(data) # 转化数据
data_standard = scaler.fit_transform(data) # 后续调用transform方法

print(data)
print(data_standard)

关于fit()、fit_transform()、transform()

fit:

这个方法用来计算数据的统计信息，比如均值和标准差（在`StandardScaler`的情况下）。这些统计信息随后会被用于数据的标准化。

应仅在训练集上使用`fit`方法。

fit_transform:

这个方法相当于先调用`fit`再调用`transform`，但是它在内部执行得更高效。

它同样应当仅在训练集上使用，它会计算训练集的统计信息并立即应用到该训练集上。

transform:

这个方法使用已经通过`fit`方法计算出的统计信息来转换数据。

它可以应用于任何数据集，包括训练集、验证集或测试集，但是应用时使用的统计信息必须来自于训练集。

在使用`StandardScaler`时，`fit`方法会根据训练数据集计算均值和标准差，然后将这些值保存在`StandardScaler`对象中。当你在另一个数据集上使用`transform`方法时，`StandardScaler`对象会根据之前计算的均值和标准差来转换数据。

一旦`scaler`对象在`X_train`上被`fit`，它就已经知道了如何将数据标准化。总的来说，我们常常是先使用fit_transform(x_train)然后再调用transform(x_text)。

七、特征降维

降维即去掉一些特征，或者转化多个特征为少个特征，以减少数据集的维度，同时尽可能保留数据的重要信息。

在高维空间中处理数据可能非常耗时且计算密集。降维可以简化模型，降低训练时间和资源需求。高维数据可能包含许多无关或冗余特征，这些特征可能引入噪声并导致过拟合。降维可以帮助去除这些不必要的特征。

1、特征选择

VarianceThreshold 底方差过滤降维

Filter(过滤式): 主要探究特征本身特点，特征与特征、特征与目标值之间关联。

方差选择法: 低方差特征过滤

如果一个特征的方差很小，说明这个特征的值在样本中几乎相同或变化不大，包含的信息量很少，模型很难通过该特征区分不同的对象,比如区分甜瓜子和咸瓜子还是蒜香瓜子,如果有一个特征是长度,这个特征相差不大可以去掉。

计算方差：对于每个特征，计算其在训练集中的方差(每个样本值与均值之差的平方,在求平均)。
设定阈值：选择一个方差阈值，任何低于这个阈值的特征都将被视为低方差特征。
过滤特征：移除所有方差低于设定阈值的特征。

python 复制代码

# 低方差过滤
from sklearn.feature_selection import VarianceThreshold
transfer = VarianceThreshold(threshold=0.5)# 方差阈值
data = [[0, 2, 0, 3], 
        [0, 1, 4, 3], 
        [0, 1, 1, 3]]
data_new = transfer.fit_transform(data)

print(data_new)

根据相关系数的特征选择

正相关性（Positive Correlation）是指两个变量之间的一种统计关系，其中一个变量的增加通常伴随着另一个变量的增加，反之亦然。在正相关的关系中，两个变量的变化趋势是同向的。当我们说两个变量正相关时，意味着：

如果第一个变量增加，第二个变量也有很大的概率会增加。
同样，如果第一个变量减少，第二个变量也很可能会减少。

在数学上，正相关性通常用正值的相关系数来表示，这个值介于0和1之间。当相关系数等于1时，表示两个变量之间存在完美的正相关关系，即一个变量的值可以完全由另一个变量的值预测。

负相关性（Negative Correlation）与正相关性刚好相反,但是也说明相关,比如运动频率和BMI体重指数程负相关。

不相关指两者的相关性很小,一个变量变化不会引起另外的变量变化,只是没有线性关系。

python 复制代码

# 皮尔逊相关系数
from scipy.stats import pearsonr
import pandas as pd

data = pd.read_csv('../src/factor_returns.csv')
data = data.iloc[:, 1:-2]
print(data)
# 计算某两个变量之间的相关系数
r = pearsonr(data["pe_ratio"], data["pb_ratio"])
print(r)
print(r.statistic)# 皮尔逊相关系数[-1,1]  -0.004389322779936271
print(r.pvalue)# 零假设 统计上评估两个变量之间的相关性,越小越相关 0.8327205496590723

注：开发中一般不使用求相关系数的方法，一般使用主成分分析，因为主成分分析过程中就包括了求相关系数。