机器学习笔记－－特征工程

特征提取后常常会有许多问题，如缺失值问题/不属于同一纲量问题/信息冗余问题/信息利用率低问题．
以下使用鸢尾花数据集进行处理．
导入鸢尾花数据：

from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris()

数据预处理

无纲量化：

将不同规格数据转换为同一规格．

1.标准化

基于特征矩阵的列，将特征值转换至服从标准正态分布.

 x′=x−X¯S

from sklearn.preprocessing import StandardScaler
StandardScaler().fit_transform(iris.data)

2.区间缩放法

区间缩放法的思路有多种，常见的一种为利用两个最值进行缩放．

 x′=x−MinMax−Min

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
MinMaxScaler().fit_transform(iris.data)

3.归一化

归一化是依照特征矩阵的行处理数据，其目的在于样本向量在点乘运算或其他核函数计算相似性时，拥有统一的标准，也就是说都转化为“单位向量”。规则为L2的归一化公式:

 x′=x∑nix2i√

from sklearn.preprocessing import Normalizer
Normalizer().fit_transform(iris.data)

定量特征二值化：

设定一个阈值，大于阈值的赋值为1，小于等于阈值的赋值为0

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鸢尾花数据集：

分别对鸢尾花数据集进行标准化/区间缩放/归一化/二值化处理

# 特征工程
import numpy as np
from sklearn.datasets import load_iris
import matplotlib.pyplot as plt
iris = load_iris()

x = np.arange(len(iris.data))
iris0 = [iris.data[i][0] for i in range(len(iris.data))]
iris1 = [iris.data[i][1] for i in range(len(iris.data))]
iris2 = [iris.data[i][2] for i in range(len(iris.data))]
iris3 = [iris.data[i][3] for i in range(len(iris.data))]

from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from sklearn.preprocessing import Normalizer
from sklearn.preprocessing import Binarizer
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder

print OneHotEncoder().fit_transform(iris.target.reshape((-1,1)))


plt.subplot(511), plt.plot(x, iris0, 'ys', x, iris1, 'g^', x, iris2, 'co', x, iris3, 'r*')

for index in range(4):
    if index == 0:
        # 标准化--标准化需要计算特征的均值和标准差
        iris_standard = StandardScaler().fit_transform(iris.data)
    elif index == 1:
        # 区间缩放法--常见的为利用两个最值进行缩放
        iris_standard = MinMaxScaler().fit_transform(iris.data)
    elif index == 2:
        # 标准化与归一化的区别--
        iris_standard = Normalizer().fit_transform(iris.data)
    elif index == 3:
        # 标准化与归一化的区别--
        iris_standard = Binarizer(threshold=3).fit_transform(iris.data)


    iris_standard0 = [iris_standard[i][0] for i in range(len(iris_standard))]
    iris_standard1 = [iris_standard[i][1] for i in range(len(iris_standard))]
    iris_standard2 = [iris_standard[i][2] for i in range(len(iris_standard))]
    iris_standard3 = [iris_standard[i][3] for i in range(len(iris_standard))]

    plt.subplot(512+index), plt.plot(x, iris_standard0, 'ys', x, iris_standard1, 'g^', x, iris_standard2, 'co', x, iris_standard3, 'r*')

plt.show()

显示输出：

分别使用鸢尾花数据的第1/2/3个特征作为x/y/z轴的坐标值，使用第四的特征作为坐标点的颜色指标，可以看到鸢尾花数据的大致分布情况如图：

# # 特征工程
import numpy as np
from sklearn.datasets import load_iris
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from sklearn.preprocessing import Normalizer
from sklearn.preprocessing import Binarizer

iris = load_iris()

index = 0

if index == 0:
    # 原始数据
    iris_standard = iris.data
elif index == 1:
    # 标准化--标准化需要计算特征的均值和标准差
    iris_standard = StandardScaler().fit_transform(iris.data)
elif index == 2:
    # 区间缩放法--常见的为利用两个最值进行缩放
    iris_standard = MinMaxScaler().fit_transform(iris.data)
elif index == 3:
    # 归一化
    iris_standard = Normalizer().fit_transform(iris.data)
elif index == 4:
    # 定量特征二值化--设定一个阈值，大于阈值的赋值为1，小于等于阈值的赋值为0
    iris_standard = Binarizer(threshold=3).fit_transform(iris.data)


iris0 = [iris_standard[i][0] for i in range(len(iris_standard))]
iris1 = [iris_standard[i][1] for i in range(len(iris_standard))]
iris2 = [iris_standard[i][2] for i in range(len(iris_standard))]
iris3 = [iris_standard[i][3] for i in range(len(iris_standard))]

# iris3 = iris.target

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d', axisbg= 'k')

xs = iris0
ys = iris1
zs = iris2

cm = plt.cm.get_cmap('RdYlBu')
ax.scatter(xs, ys, zs, c=iris3, vmin=min(iris3), vmax=max(iris3), s=10, cmap=cm, marker='o',linewidth=2, antialiased=True)
ax.set_xlabel('X Label')
ax.set_ylabel('Y Label')
ax.set_zlabel('Z Label')

plt.show()

参考：https://www.cnblogs.com/jasonfreak/p/5448385.html