機器學習 特徵工程 特徵預處理

定義：將原始資料轉換為更好地代表**模型的潛在問題的特徵的過程，從而提高了對未知資料的**準確性。

內容：主要有三部分：

1、特徵抽取

3、資料的降維

特徵預處理：通過特定的統計方法（數學方法）將資料轉換成演算法要求的資料。

1、包含內容

2、sklearn特徵處理api：

sklearn.preprocessing

通過對原始資料進行變換把資料對映到[0, 1]（預設）之間

2、公式

x ′=

x−mi

nmax

−min

x'=\frac

x′=max

−min

x−mi

n​x ′′

=x′(

mx−m

i)+m

ix''=x'(mx-mi)+mi

x′′=x′

(mx−

mi)+

mi作用於每一列，max為一列的最大值，min為一列的最小值，那麼x』'為最終結果，mx，mi分別為指定區間值預設mx為1，mi為0。

3、目的

使得某乙個特徵對最終結果不會造成太大影響

4、缺點

當有異常點時，對最大值最小值影響太大，所以這種方法的魯棒性較差，只適合傳統精確小資料場景。

5、sklearn歸一化api

sklearn.preprocessing.minmaxscaler

例項化minmaxscaler 。

通過fit_transform轉換。

from sklearn.preprocessing import minmaxscaler

# 歸一化處理
defmm()
:    mm = minmaxscaler(
)    data = mm.fit_transform([[
90,2,
10,40]
,[60,
4,15,
45],[
75,3,
13,46]
])print
(data)
return
none
if __name__ ==
"__main__"
:    mm(
)

通過對原始資料進行變換把資料變換到均值為0，方差為1範圍內。

2、公式

x ′=

x−me

an

σx'=\frac

x′=σx−

mean​va

r=(x

1−me

an)2

+(x2

−mea

n)2+

...n

(每個特

徵的樣本

數)

var=\frac

var=n(

每個特徵

的樣本數

)(x1

​−me

an)2

+(x2

​−me

an)2

+...​σ=

va

r\sigma=\sqrt

σ=var​

作用於每一列，mean為平均值，σ

\sigma

σ為標準差，var為方差。其中，方差考量資料的穩定性。

3、sklearn特徵化api

scikit-learn.preprocessing.standardscaler

5、歸一化與標準化對比

對於歸一化來說：如果出現異常點，影響了最大值和最小值，那麼結果顯然會發生改變。

對於標準化來說：如果出現異常點，由於具有一定資料量，少量的異常點對於平均值的影響並不大，從而方差改變較小。

6、標準化步驟

例項化standardscaler。

通過fit_transform轉換。

from sklearn.preprocessing import standardscaler

# 標準化縮放
defstand()
:    std = standardscaler(
)    data = std.fit_transform([[
1.,-
1.,3
.],[
2.,4
.,2.
],[4
.,6.
,-1.
]])print
(data)
return
none
if __name__ ==
"__main__"
:    stand(
)

1、刪除：如果每行或者每列資料缺失值達到一定比例，建議放棄整行或者整列。

2、插補：可以通過缺失值每行或者每列的平均值、中位數來填充。

sklearn缺失值api：

sklearn.preprocessing.imputer imputer語法：

from sklearn.impute import ******imputer

import numpy as np
# 缺失值處理
defim()
:    im = ******imputer(missing_values=np.nan, strategy=
'mean'
)    data = im.fit_transform([[
1,2]
,[np.nan,3]
,[7,
6]])
print
(data)
return
none
if __name__ ==
"__main__"
:    im(
)

機器學習特徵工程之特徵預處理

通過特定的統計方法 數學方法 講資料轉換成演算法要求的資料。數值型資料 歸一化標準化 缺失值類別型資料 one hot編碼 時間型別 時間的切分 在對資料進行異常值 缺失值 資料轉換等處理後，我們需要從當前資料集中選出有意義的特徵，然後輸入到演算法模型中進行訓練。對資料集進行特徵選擇主要基於以下幾方...

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