來(lái)源：DA隨想隨筆

一、 概述

機(jī)器學(xué)習(xí)最基礎(chǔ)的5個(gè)流程，分別是數(shù)據(jù)獲取，數(shù)據(jù)預(yù)處理，特征工程，建模、測(cè)試和預(yù)測(cè)，上線(xiàn)與部署。

如果用做菜來(lái)對(duì)比，數(shù)據(jù)獲取就好比買(mǎi)菜，數(shù)據(jù)預(yù)處理就好比洗菜，特征工程就好比主菜輔料加工準(zhǔn)備，建模就好比炒菜，上線(xiàn)部署就好比擺盤(pán)上菜。

由此可見(jiàn)，數(shù)據(jù)預(yù)處理和特征工程在整個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用工作中，占據(jù)了極其重要的地位。要是菜沒(méi)洗干凈，食材沒(méi)加工好，大廚手藝再高也做不出好吃的菜。

數(shù)據(jù)預(yù)處理

數(shù)據(jù)預(yù)處理主要是從數(shù)據(jù)角度和業(yè)務(wù)角度兩方面入手，從獲取的數(shù)據(jù)中查缺補(bǔ)漏，修正不準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)，剔除不適用的數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)預(yù)處理的主要目的就是讓數(shù)據(jù)符合模型需求，能正確表達(dá)業(yè)務(wù)意義。

常見(jiàn)的需要處理的問(wèn)題有：

數(shù)據(jù)類(lèi)型問(wèn)題：數(shù)據(jù)中有的是文本格式，有的是數(shù)值格式，有的同樣是時(shí)間序列但是格式不同。

數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題：數(shù)據(jù)存在重復(fù)值，異常值，缺失值，數(shù)據(jù)量綱不統(tǒng)一有的數(shù)據(jù)取值在（0，1）之間有的取值是百萬(wàn)級(jí)的，樣本分布存在偏態(tài)有某幾類(lèi)樣本量極大。

業(yè)務(wù)表達(dá)問(wèn)題：有些數(shù)據(jù)從值上看符合一般邏輯，但是落在具體業(yè)務(wù)場(chǎng)景中，就會(huì)存在問(wèn)題，因此要結(jié)合業(yè)務(wù)意義，剔除不符合要求的樣本數(shù)據(jù)。

特征工程

特征工程主要是對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行加工、組合、轉(zhuǎn)換、產(chǎn)生新的變量，使其更能代表預(yù)測(cè)模型的潛在問(wèn)題。同時(shí)還可以通過(guò)特征工程，挑選和提取一些更有價(jià)值的特征，剔除一些對(duì)模型性能影響不大的特征，從而降低模型計(jì)算的復(fù)雜度。

特征工程的主要目的是降低模型計(jì)算成本，提高模型精度。

常見(jiàn)的需要處理的問(wèn)題有：

相關(guān)性分析：特征與特征之間相關(guān)性強(qiáng)，說(shuō)明具有多重共線(xiàn)性，可以將幾個(gè)特征組合成一個(gè)新特征，實(shí)現(xiàn)降維；特征與目標(biāo)之間的相關(guān)性強(qiáng)，說(shuō)明特征對(duì)目標(biāo)的解釋性好，是可用的特征，反之，說(shuō)明特征對(duì)目標(biāo)沒(méi)什么影響，則可以剔除該特征。

特征構(gòu)造：基于原始特征，進(jìn)行組合，轉(zhuǎn)換，加工，生成新的特征，使得其更具有對(duì)目標(biāo)的解釋性。

特征降維：講一些解釋性弱的特征，業(yè)務(wù)意義不強(qiáng)的特征剔除，降低模型運(yùn)算復(fù)雜度，提高性能。

二、 常用功能

接下來(lái)以python為例，介紹在數(shù)據(jù)預(yù)處理和特征工程過(guò)程中常用的一些方法。

# 導(dǎo)入數(shù)據(jù)，這里以python自帶的鳶尾花數(shù)據(jù)為例
from sklearn import datasets
import pandas as pd  
import numpy as np
# 加載數(shù)據(jù)集
data = datasets.load_iris()
X = data.data   # 特征值
y = data.target   # 目標(biāo)值
data_iris=pd.DataFrame(X)
data_iris['target']=pd.DataFrame(y)
data_iris=data_iris.rename(columns={0:'F1',1:'F2',2:'F3',3:'F4','target':'target'})
data_iris.head()

數(shù)據(jù)預(yù)處理

重復(fù)值處理

# 重復(fù)值刪除
data_iris = data_iris.drop_duplicates()

缺失值處理

# 缺失值處理
## 查看缺失值
data_iris.isnull().sum()
## 缺失值刪除
### 刪除含有缺失值的行  
data_iris = data_iris.dropna()  


### 刪除含有缺失值的列  
data_iris = data_iris.dropna(axis=1)


##缺失值填補(bǔ)
### 用指定數(shù)值填充缺失值 ，如0
data_iris = data_iris.fillna(0)
### 用均值、中位數(shù)、眾數(shù)填補(bǔ)
data_iris = data_iris.fillna(data_iris.mean())

異常值處理

# 異常值識(shí)別
## 分位數(shù)識(shí)別異常值，將上下四分位數(shù)之外的都定義為異常值


from scipy import stats  


### 計(jì)算IQR  
Q1 = data_iris.quantile(0.25)  
Q3 = data_iris.quantile(0.75)  
IQR = Q3 - Q1  


### 找出異常值  
lower_bound = Q1 - 1.5 * IQR  
upper_bound = Q3 + 1.5 * IQR  
outliers = data_iris[(data_iris < lower_bound) | (data_iris > upper_bound)]


## 標(biāo)準(zhǔn)差識(shí)別異常值，在幾個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差之外的數(shù)據(jù)定義為異常值 
z_scores = (data_iris - data_iris.mean()) / data_iris.std()  
outliers_z = z_scores[abs(z_scores) > 3]


# 異常值處理
# 異常值處理方式很多，如直接刪除或用均值替代等，其與缺失值處理方式基本一致，就不再額外贅述。

分類(lèi)變量編碼

讓不可計(jì)算的分類(lèi)變量轉(zhuǎn)化為可計(jì)算的數(shù)值或者矩陣

# label編碼,將分類(lèi)變量轉(zhuǎn)化成數(shù)值形式
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
data_iris.iloc[:,-1] = LabelEncoder().fit_transform(data_iris.iloc[:,-1])
# onehot編碼，創(chuàng)建虛擬變量，將分類(lèi)變量轉(zhuǎn)化成01矩陣
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
X = data_iris.iloc[:,1:-1]
enc = OneHotEncoder(categories='auto').fit(X)
result = enc.transform(X).toarray()

連續(xù)變量編碼

將連續(xù)變量離散化，使得其可以根據(jù)有區(qū)分效果。

# 二值化，大于閾值記為1，小于閾值記為0
from sklearn.preprocessing import Binarizer
X = data_iris.iloc[:,0].values.reshape(-1,1)               #類(lèi)為特征專(zhuān)用，所以不能使用一維數(shù)組
transformer = Binarizer(threshold=30).fit_transform(X)
#transformer
# 分箱
from sklearn.preprocessing import KBinsDiscretizer
X = data_iris.iloc[:,0].values.reshape(-1,1) 
# n_bins設(shè)置要分幾箱,默認(rèn)為5;encode設(shè)置編碼方式，默認(rèn)onehot;
# strategy設(shè)置分箱方法，默認(rèn)為quantile等位分箱（每箱樣本數(shù)量相同），uniform等寬分箱，每個(gè)箱的上下限差值相同，kmeans聚類(lèi)分箱
est = KBinsDiscretizer(n_bins=3, encode='ordinal', strategy='uniform')
est.fit_transform(X)
#查看轉(zhuǎn)換后分的箱：變成了一列中的三箱
set(est.fit_transform(X).ravel())
est = KBinsDiscretizer(n_bins=3, encode='onehot', strategy='uniform')#查看轉(zhuǎn)換后分的箱：變成了啞變量
est.fit_transform(X).toarray()

標(biāo)準(zhǔn)化

消除變量的量綱，使得特征變量的值都收斂于同一個(gè)范圍。

# maxmin標(biāo)準(zhǔn)化
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
#實(shí)現(xiàn)歸一化
scaler = MinMaxScaler()                             
scaler = scaler.fit(data_iris)                           
result = scaler.transform(data_iris)                     


# z標(biāo)準(zhǔn)化
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scaler = StandardScaler()                           
scaler = scaler.fit(data_iris) 
result = scaler.transform(data_iris)

特征工程

業(yè)務(wù)理解

通過(guò)數(shù)據(jù)預(yù)處理，數(shù)據(jù)邏輯上的錯(cuò)誤基本已經(jīng)消除。但這是否就代表著可以建模了呢？當(dāng)然不是，這里還需要對(duì)特征進(jìn)行處理。

如果說(shuō)數(shù)據(jù)預(yù)處理是對(duì)行數(shù)據(jù)進(jìn)行操作，那么特征工程主要是對(duì)列進(jìn)行操作。

而這其中，最重要的一步，是對(duì)特征的業(yè)務(wù)理解。如，某一個(gè)數(shù)據(jù)集有幾列分別為地區(qū)，天氣，降水量，空氣濕度，用戶(hù)年齡。

如果現(xiàn)在是要對(duì)天氣情況進(jìn)行分析，那么很明顯，用戶(hù)年齡這個(gè)特征字段對(duì)這個(gè)目標(biāo)是沒(méi)有用處的。因此從業(yè)務(wù)理解的角度考慮，首先就可以剔除一些沒(méi)有錯(cuò)，但沒(méi)有用的特征變量。

特征選擇-過(guò)濾法

# 方差過(guò)濾
## 如果一個(gè)特征的方差很小，說(shuō)明數(shù)據(jù)都集中于一個(gè)范圍中，沒(méi)有什么差異性，甚至都是相同的值，該特征用處就不大
from sklearn.feature_selection import VarianceThreshold
#獲取刪除不合格特征之后的新特征矩陣
X = VairanceThreshold().fit_transform(data_iris) 
# 相關(guān)性過(guò)濾
## 如果特征與標(biāo)簽之間沒(méi)有相關(guān)性，則可以剔除該特征，如果特征與特征之間相關(guān)性很強(qiáng)，則可以將特征組合，實(shí)現(xiàn)降維
## 這里以卡方過(guò)濾為例，常見(jiàn)的還有F檢驗(yàn)，互信息等
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier as RFC
from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.feature_selection import SelectKBest
from sklearn.feature_selection import chi2
# k表示需要保留的特征個(gè)數(shù)
X_kafang = SelectKBest(chi2, k=3).fit_transform(data_iris.iloc[:,:-1], data_iris['target'])
## 至于k怎么取值，一方面是可以根據(jù)業(yè)務(wù)實(shí)際需要取，也可以通過(guò)學(xué)習(xí)曲線(xiàn)取學(xué)習(xí)曲線(xiàn)中最高點(diǎn)對(duì)應(yīng)的k值
%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
score = []
for i in range(3,0,-1):
    X_fschi = SelectKBest(chi2, k=i).fit_transform(data_iris.iloc[:,:-1], data_iris['target'])
    once = cross_val_score(RFC(n_estimators=10,random_state=0),X_fschi,data_iris['target'],cv=5).mean()
    score.append(once)
plt.plot(range(3,0,-1),score)
plt.show()

特征選擇-嵌入法

將特征嵌入模型，讓算法同時(shí)進(jìn)行特征選擇和模型訓(xùn)練，然后輸出特征的權(quán)重參數(shù)值，通過(guò)排序選擇有用的特征，這里沒(méi)有一個(gè)統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)去判斷權(quán)重參數(shù)達(dá)到什么標(biāo)準(zhǔn)可以剔除。且不同算法對(duì)參數(shù)讀取的函數(shù)也略有不同，因此對(duì)本方法就不具體舉例了。

特征選擇-包裝法

通過(guò)引入一個(gè)函數(shù)，來(lái)幫助算法在模型訓(xùn)練時(shí)自主選擇特征，不需要人工判斷參數(shù)值。該方法相對(duì)復(fù)雜，本文也不做舉例。

三、 總結(jié)

本文簡(jiǎn)單介紹了數(shù)據(jù)分析過(guò)程中，數(shù)據(jù)預(yù)處理和特征工程的相關(guān)基礎(chǔ)內(nèi)容，并進(jìn)行了一些舉例。但其實(shí)這兩部分內(nèi)容遠(yuǎn)不是這么簡(jiǎn)單，在實(shí)際操作中，所遇到的問(wèn)題更加復(fù)雜，且可應(yīng)用的方法也非常多，本文所介紹的都是最基礎(chǔ)的方法，便于理解其用途。

可以說(shuō)數(shù)據(jù)分析結(jié)果好不好，很大程度取決于數(shù)據(jù)預(yù)處理和特征工程做的好不好。本文相對(duì)粗淺，感興趣的朋友，可以再深入研究。

審核編輯：湯梓紅