Python数据科学手册-机器学习之特征工程
特征工程常见示例: 分类数据、文本、图像。 还有提高模型复杂度的 衍生特征 和 处理 缺失数据的填充 方法。这个过程被叫做向量化。把任意格式的数据 转换成具有良好特性的向量形式。
分类特征
比如房屋数据: 房价、面积、地点信息。
方案1:把分类特征用映射关系 编码成 整数 。
{'Queen Anne': 1, 'Fremont': 2, 'Wallingford': 3};
在scikit-learn中并不好,数值特征可以反映代数量。会产生 1<2<3的
方案2:使用独热编码
有效增加额外的类,让0和1 出现在对应的列分别表示 每个分类值 的有 或 无。
使用scikit-learn的DictVectorizer类就可以实现。
neighborhood字段转换成三列表示三个地点标签。 每一行中用1所在的列对应一个地点。
当这些分类特征编码之后,就可以和之前一样拟合 Scikit-Learn模型了
如果要看每一列的含义,使用get_feature_names()
缺陷:分类特征有许多枚举值,维度就会急剧增加。 由于被编码的数据中有许多0,因此用稀疏矩阵 会非常高效
文本特征
将文本转换成一组数值, 最简单的编码方法之一就是 单词统计
这样统计有一些问题,就是常用词聚集太高的权重,不合理。
解决方案:使用TF-IDF term requency-inverse document frequency 词频逆文档评率。 通过单词在文档中出现的评率来衡量器权重。
图像特征
对图像进行编码,最简单的就是:用像素表示图像。 后面详细介绍。 Scikit-Learn Scikit-Image
衍生特征
输入特征进过数学变换 衍生出来的新特征。 通过改变输入数据。 这种处理方式 又被称为 基函数回归。
不能用直线拟合的数据
如果按照直线拟合取得最优解如下
我们需要一个更复杂的模型来描述 x 与 y的关系,可以对数据进行变换,蹦增加额外的特征来提升模型 的复杂度。
比如:增加多项式特征。
第一列表示x,
第二列表示x^2
第三列表示x^3
重新拟合。
缺失值填充
原始数据如下
首先需要适当的值替换这些缺失数据。
方案1: 用列均值替换缺失值,中位数、众数。 SciKit-Learn 有Imputer类可以实现。
方案2:用矩阵填充或其他模型来处理缺失值,复杂。
特征管道
如果经常需要手动应用以上任意一种方法,你就会感到厌倦。尤其是多个步骤串起来使用。
1)用均值填充缺失值
2)将衍生特征转换为二次方
3)拟合线性回归模型
SciKit提供了一个管道对象。
Python数据科学手册-机器学习之特征工程的更多相关文章
- Python数据科学手册-机器学习:朴素贝叶斯分类
朴素贝叶斯模型 朴素贝叶斯模型是一组非常简单快速的分类方法,通常适用于维度非常高的数据集.因为运行速度快,可调参数少.是一个快速粗糙的分类基本方案. naive Bayes classifiers 贝 ...
- Python数据科学手册-机器学习介绍
机器学习分为俩类: 有监督学习 supervised learning 和 无监督学习 unsupervised learning 有监督学习: 对数据的若干特征与若干标签之间 的关联性 进行建模的过 ...
- Python数据科学手册-机器学习: 流形学习
PCA对非线性的数据集处理效果不太好. 另一种方法 流形学习 manifold learning 是一种无监督评估器,试图将一个低维度流形嵌入到一个高纬度 空间来描述数据集 . 类似 一张纸 (二维) ...
- Python数据科学手册-机器学习之模型验证
模型验证 model validation 就是在选择 模型 和 超参数 之后.通过对训练数据进行学习.对比模型对 已知 数据的预测值和实际值 的差异. 错误的模型验证方法. 用同一套数据训练 和 评 ...
- Python数据科学手册-机器学习: k-means聚类/高斯混合模型
前面学习的无监督学习模型:降维 另一种无监督学习模型:聚类算法. 聚类算法直接冲数据的内在性质中学习最优的划分结果或者确定离散标签类型. 最简单最容易理解的聚类算法可能是 k-means聚类算法了. ...
- Python数据科学手册-机器学习: 主成分分析
PCA principal component analysis 主成分分析是一个快速灵活的数据降维无监督方法, 可视化一个包含200个数据点的二维数据集 x 和 y有线性关系,无监督学习希望探索x值 ...
- Python数据科学手册-机器学习: 决策树与随机森林
无参数 算法 随机森林 随机森林是一种集成方法,集成多个比较简单的评估器形成累计效果. 导入标准程序库 随机森林的诱因: 决策树 随机森林是建立在决策树 基础上 的集成学习器 建一颗决策树 二叉决策树 ...
- Python数据科学手册-机器学习: 支持向量机
support vector machine SVM 是非常强大. 灵活的有监督学习算法, 可以用于分类和回归. 贝叶斯分类器,对每个类进行了随机分布的假设,用生成的模型估计 新数据点 的标签.是属于 ...
- Python数据科学手册-机器学习:线性回归
朴素贝叶斯是解决分类任务的好起点,线性回归是解决回归任务的好起点. 简单线性回归 将数据拟合成一条直线. y = ax + b , a 是斜率, b是直线截距 原始数据如下: 使用LinearRegr ...
随机推荐
- 集合-List接口常用实现类的对比
1.collection接口:单列集合,用来存储一个一个的对象 2. list接口:存储有序的.可重复的数据. --->"动态数组",替换原有的数组 (1) Arraylis ...
- S32K148-CAN收发
最近在搞一个转换板开发,大概意思把CAN信号转换成SPI信号,方案有两种:1)通过硬件电路直接把信号的bit位一位一位移给两个集成芯片:2)通过MCU接收CAN信号,再把信号变量转换成SPI信号发送给 ...
- Hive sql 经典题目和 复杂hsq
案例一 练习:一:将下列数据加载hive表. 员工信息表emp:字段:员工id,员工名字,工作岗位,部门经理,受雇日期,薪水,奖金,部门编号英文名:EMPNO,ENAME,JOB,MGR,HIREDA ...
- Elasticsearch的cmd窗口乱码问题(windows)
elasticsearch 7.6.0 windows版日志乱码问题解决 修改jvm.options,如何重启es即可 新增 -Dfile.encoding=GBK
- Linux系统下安装windows字体笔记
源文档地址:https://www.e-iceblue.cn/spiredocforjavaconversion/word-to-pdf-font-issue.html windows字体路径:C:\ ...
- Element 2 组件源码剖析之布局容器
0x00 简介 前文分析过组件的 布局栅格化(Grid Layout) ,通过基础的 24 分栏,迅速简便地创建布局. 本文将介绍用于布局的容器组件,使用 Flexbox 功能将其所控制区域设定为特定 ...
- JS中操作数组、字符串的速度比较
对相同轻量级的数组和字符串进行检索: const arr = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 'q'] const string = '12345678q' const Q = ...
- 基于Vue.js2.6结合h5来实现视频播放画中画技术(Picture-in-Picture)
原文转载自「刘悦的技术博客」https://v3u.cn/a_id_125 在开发基于vue.js的在线视频教育平台的时候,我们会注意一个小问题,就是如果用户在观看播放视频的同时,也会往下拖动窗口浏览 ...
- Linux 时间设置和同步服务
修改日期时间的工具 date hwclock timedatectl date工具的使用 作用:显示和设置系统时间 选项: -d <字符串> 显示字符串所指的日期与时间,比如:" ...
- Frida使用文档(一)安装、启动、运行、关闭
本文所有教程及源码.软件仅为技术研究.不涉及计算机信息系统功能的删除.修改.增加.干扰,更不会影响计算机信息系统的正常运行.不得将代码用于非法用途,如侵立删!企鹅:1033383881 Frida使用 ...