天池龙珠数据挖掘训练营 Task3 学习笔记（特征工程）

天池龙珠数据挖掘训练营学习笔记

• 天池龙珠数据挖掘训练营 Task1 学习笔记（赛题理解）
• 天池龙珠数据挖掘训练营 Task2 学习笔记（数据分析）
• 天池龙珠数据挖掘训练营 Task3 学习笔记（特征工程）
• 天池龙珠数据挖掘训练营 Task4 学习笔记（建模调参）
• 天池龙珠数据挖掘训练营 Task5 学习笔记（模型融合）
• 天池龙珠数据挖掘训练营 Task6 学习笔记（二手车交易价格预测）

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前言

前一部分内容已对数据进行了探索，有了总体的了解，本部分数据进一步的分析探索，特别针对数据特征着重分析，结合图表和工具进行探索，找出其规律和分析的方向。
本节内容与前节内容就内容本身存在少量重复，而实现的方式是不同。
本节内容重点不在分析和探索，还是进行分析后，得出相关结论，而运用合适的方法进行处理

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一、学习知识点概要

• 异常处理
• 归一化/标准化
• 数据分桶
• 缺失值处理
• 特征构造
• 特征筛选
• 降维

二、学习内容

0. 导入数据

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from operator import itemgetter
%matplotlib inline

path = './data/'
## 1) 载入训练集和测试集；
train = pd.read_csv(path+'train.csv', sep=' ')
test = pd.read_csv(path+'testA.csv', sep=' ')
print(train.shape)  #(150000, 31)
print(test.shape) #(50000, 30)
train.columns
test.columns

1. 删除异常值

- 通过箱线图（或 3-Sigma）分析删除异常值；
- BOX-COX 转换（处理有偏分布）；
- 长尾截断；

# 这里我包装了一个异常值处理的代码，可以随便调用。
def outliers_proc(data, col_name, scale=3):
    """
    用于清洗异常值，默认用 box_plot（scale=3）进行清洗
    :param data: 接收 pandas 数据格式
    :param col_name: pandas 列名
    :param scale: 尺度
    :return:
    """

    def box_plot_outliers(data_ser, box_scale):
        """
        利用箱线图去除异常值
        :param data_ser: 接收 pandas.Series 数据格式
        :param box_scale: 箱线图尺度，
        :return:
        """
        iqr = box_scale * (data_ser.quantile(0.75) - data_ser.quantile(0.25))
        val_low = data_ser.quantile(0.25) - iqr
        val_up = data_ser.quantile(0.75) + iqr
        rule_low = (data_ser < val_low)
        rule_up = (data_ser > val_up)
        return (rule_low, rule_up), (val_low, val_up)

    data_n = data.copy()
    data_series = data_n[col_name]
    rule, value = box_plot_outliers(data_series, box_scale=scale)
    index = np.arange(data_series.shape[0])[rule[0] | rule[1]]
    print("Delete number is: {}".format(len(index)))
    data_n = data_n.drop(index)
    data_n.reset_index(drop=True, inplace=True)
    print("Now column number is: {}".format(data_n.shape[0]))
    index_low = np.arange(data_series.shape[0])[rule[0]]
    outliers = data_series.iloc[index_low]
    print("Description of data less than the lower bound is:")
    print(pd.Series(outliers).describe())
    index_up = np.arange(data_series.shape[0])[rule[1]]
    outliers = data_series.iloc[index_up]
    print("Description of data larger than the upper bound is:")
    print(pd.Series(outliers).describe())
    
    fig, ax = plt.subplots(1, 2, figsize=(10, 7))
    sns.boxplot(y=data[col_name], data=data, palette="Set1", ax=ax[0])
    sns.boxplot(y=data_n[col_name], data=data_n, palette="Set1", ax=ax[1])
    return data_n

# 我们可以删掉一些异常数据，以 power 为例。  
# 这里删不删可以自行判断
# 但是要注意 test 的数据不能删 = = 不能掩耳盗铃是不是

train = outliers_proc(train, 'power', scale=3)

Delete number is: 963
Now column number is: 149037

2. 特征构造

- 构造统计量特征，报告计数、求和、比例、标准差等；
- 时间特征，包括相对时间和绝对时间，节假日，双休日等；
- 地理信息，包括分箱，分布编码等方法；
- 非线性变换，包括 log/ 平方/ 根号等；
- 特征组合，特征交叉；
- 仁者见仁，智者见智。

# 训练集和测试集放在一起，方便构造特征
train['train']=1
test['train']=0
data = pd.concat([train, test], ignore_index=True, sort=False)

# 使用时间：data['creatDate'] - data['regDate']，反应汽车使用时间，一般来说价格与使用时间成反比
# 不过要注意，数据里有时间出错的格式，所以我们需要 errors='coerce'
data['used_time'] = (pd.to_datetime(data['creatDate'], format='%Y%m%d', errors='coerce') - 
                            pd.to_datetime(data['regDate'], format='%Y%m%d', errors='coerce')).dt.days

# 看一下空数据，有 15k 个样本的时间是有问题的，我们可以选择删除，也可以选择放着。
# 但是这里不建议删除，因为删除缺失数据占总样本量过大，7.5%
# 我们可以先放着，因为如果我们 XGBoost 之类的决策树，其本身就能处理缺失值，所以可以不用管；
data['used_time'].isnull().sum()

# 从邮编中提取城市信息，因为是德国的数据，所以参考德国的邮编，相当于加入了先验知识
data['city'] = data['regionCode'].apply(lambda x : str(x)[:-3])

# 计算某品牌的销售统计量，同学们还可以计算其他特征的统计量
# 这里要以 train 的数据计算统计量
train_gb = train.groupby("brand")
all_info = {}
for kind, kind_data in train_gb:
    info = {}
    kind_data = kind_data[kind_data['price'] > 0]
    info['brand_amount'] = len(kind_data)
    info['brand_price_max'] = kind_data.price.max()
    info['brand_price_median'] = kind_data.price.median()
    info['brand_price_min'] = kind_data.price.min()
    info['brand_price_sum'] = kind_data.price.sum()
    info['brand_price_std'] = kind_data.price.std()
    info['brand_price_average'] = round(kind_data.price.sum() / (len(kind_data) + 1), 2)
    all_info[kind] = info
brand_fe = pd.DataFrame(all_info).T.reset_index().rename(columns={"index": "brand"})
data = data.merge(brand_fe, how='left', on='brand')

# 数据分桶 以 power 为例
# 这时候我们的缺失值也进桶了，
# 为什么要做数据分桶呢，原因有很多，= =
# 1. 离散后稀疏向量内积乘法运算速度更快，计算结果也方便存储，容易扩展；
# 2. 离散后的特征对异常值更具鲁棒性，如 age>30 为 1 否则为 0，对于年龄为 200 的也不会对模型造成很大的干扰；
# 3. LR 属于广义线性模型，表达能力有限，经过离散化后，每个变量有单独的权重，这相当于引入了非线性，能够提升模型的表达能力，加大拟合；
# 4. 离散后特征可以进行特征交叉，提升表达能力，由 M+N 个变量编程 M*N 个变量，进一步引入非线形，提升了表达能力；
# 5. 特征离散后模型更稳定，如用户年龄区间，不会因为用户年龄长了一岁就变化

# 当然还有很多原因，LightGBM 在改进 XGBoost 时就增加了数据分桶，增强了模型的泛化性

bin = [i*10 for i in range(31)]
data['power_bin'] = pd.cut(data['power'], bin, labels=False)
data[['power_bin', 'power']].head()

	power_bin	power
0	5.0	60
1	NaN	0
2	16.0	163
3	19.0	193
4	6.0	68

# 利用好了，就可以删掉原始数据了
data = data.drop(['creatDate', 'regDate', 'regionCode'], axis=1)

print(data.shape)  #(199037, 39)
data.columns
'''
Index(['SaleID', 'name', 'model', 'brand', 'bodyType', 'fuelType', 'gearbox',
,       'power', 'kilometer', 'notRepairedDamage', 'seller', 'offerType',
,       'price', 'v_0', 'v_1', 'v_2', 'v_3', 'v_4', 'v_5', 'v_6', 'v_7', 'v_8',
,       'v_9', 'v_10', 'v_11', 'v_12', 'v_13', 'v_14', 'train', 'used_time',
,       'city', 'brand_amount', 'brand_price_average', 'brand_price_max',
,       'brand_price_median', 'brand_price_min', 'brand_price_std',
,       'brand_price_sum', 'power_bin'],
,      dtype='object')```
'''

# 目前的数据其实已经可以给树模型使用了，所以我们导出一下
data.to_csv('data_for_tree.csv', index=0)

# 我们可以再构造一份特征给 LR NN 之类的模型用
# 之所以分开构造是因为，不同模型对数据集的要求不同
# 我们看下数据分布：
data['power'].plot.hist()

# 我们刚刚已经对 train 进行异常值处理了，但是现在还有这么奇怪的分布是因为 test 中的 power 异常值，
# 所以我们其实刚刚 train 中的 power 异常值不删为好，可以用长尾分布截断来代替
train['power'].plot.hist()

# 我们对其取 log，在做归一化
from sklearn import preprocessing
min_max_scaler = preprocessing.MinMaxScaler()
data['power'] = np.log(data['power'] + 1) 
data['power'] = ((data['power'] - np.min(data['power'])) / (np.max(data['power']) - np.min(data['power'])))
data['power'].plot.hist()

# km 的比较正常，应该是已经做过分桶了
data['kilometer'].plot.hist()

# 所以我们可以直接做归一化
data['kilometer'] = ((data['kilometer'] - np.min(data['kilometer'])) / 
                        (np.max(data['kilometer']) - np.min(data['kilometer'])))
data['kilometer'].plot.hist()

其他特征同样处理

# 除此之外 还有我们刚刚构造的统计量特征：
# 'brand_amount', 'brand_price_average', 'brand_price_max',
# 'brand_price_median', 'brand_price_min', 'brand_price_std',
# 'brand_price_sum'
# 这里不再一一举例分析了，直接做变换，
def max_min(x):
    return (x - np.min(x)) / (np.max(x) - np.min(x))

data['brand_amount'] = ((data['brand_amount'] - np.min(data['brand_amount'])) / 
                        (np.max(data['brand_amount']) - np.min(data['brand_amount'])))
data['brand_price_average'] = ((data['brand_price_average'] - np.min(data['brand_price_average'])) / 
                               (np.max(data['brand_price_average']) - np.min(data['brand_price_average'])))
data['brand_price_max'] = ((data['brand_price_max'] - np.min(data['brand_price_max'])) / 
                           (np.max(data['brand_price_max']) - np.min(data['brand_price_max'])))
data['brand_price_median'] = ((data['brand_price_median'] - np.min(data['brand_price_median'])) /
                              (np.max(data['brand_price_median']) - np.min(data['brand_price_median'])))
data['brand_price_min'] = ((data['brand_price_min'] - np.min(data['brand_price_min'])) / 
                           (np.max(data['brand_price_min']) - np.min(data['brand_price_min'])))
data['brand_price_std'] = ((data['brand_price_std'] - np.min(data['brand_price_std'])) / 
                           (np.max(data['brand_price_std']) - np.min(data['brand_price_std'])))
data['brand_price_sum'] = ((data['brand_price_sum'] - np.min(data['brand_price_sum'])) / 
                           (np.max(data['brand_price_sum']) - np.min(data['brand_price_sum'])))

# 对类别特征进行 OneEncoder
data = pd.get_dummies(data, columns=['model', 'brand', 'bodyType', 'fuelType',
                                     'gearbox', 'notRepairedDamage', 'power_bin'])
print(data.shape) #(199037, 370)
data.columns

# 这份数据可以给 LR 用
data.to_csv('data_for_lr.csv', index=0)

3. 特征筛选

1) 过滤式

# 相关性分析
print(data['power'].corr(data['price'], method='spearman'))
print(data['kilometer'].corr(data['price'], method='spearman'))
print(data['brand_amount'].corr(data['price'], method='spearman'))
print(data['brand_price_average'].corr(data['price'], method='spearman'))
print(data['brand_price_max'].corr(data['price'], method='spearman'))
print(data['brand_price_median'].corr(data['price'], method='spearman'))

0.5728285196051496
-0.4082569701616764
0.058156610025581514
0.3834909576057687
0.259066833880992
0.38691042393409447

# 当然也可以直接看图
data_numeric = data[['power', 'kilometer', 'brand_amount', 'brand_price_average', 
                     'brand_price_max', 'brand_price_median']]
correlation = data_numeric.corr()

f , ax = plt.subplots(figsize = (7, 7))
plt.title('Correlation of Numeric Features with Price',y=1,size=16)
sns.heatmap(correlation,square = True,  vmax=0.8)

2) 包裹式

!pip install mlxtend

以下代码 强烈建议不要运行

将运行很长时间，如果没有自己服务器，不要运行

# k_feature 太大会很难跑，没服务器，所以提前 interrupt 了
from mlxtend.feature_selection import SequentialFeatureSelector as SFS
from sklearn.linear_model import LinearRegression
sfs = SFS(LinearRegression(),
           k_features=10,
           forward=True,
           floating=False,
           scoring = 'r2',
           cv = 0)
x = data.drop(['price'], axis=1)
numerical_cols = x.select_dtypes(exclude = 'object').columns
x = x[numerical_cols]
x = x.fillna(0)
y = data['price'].fillna(0)
sfs.fit(x, y)
sfs.k_feature_names_ 
'''
运行结果如下：
('kilometer',
, 'v_0',
, 'v_3',
, 'v_7',
, 'train',
, 'used_time',
, 'brand_price_average',
, 'brand_price_std',
, 'model_167.0',
, 'gearbox_1.0')
'''

# 画出来，可以看到边际效益
from mlxtend.plotting import plot_sequential_feature_selection as plot_sfs
import matplotlib.pyplot as plt
fig1 = plot_sfs(sfs.get_metric_dict(), kind='std_dev')
plt.grid()
plt.show()

3) 嵌入式

# 下一章介绍，Lasso 回归和决策树可以完成嵌入式特征选择
# 大部分情况下都是用嵌入式做特征筛选

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学习问题与解答

问题1 ：mlxtend 包的作用

• 解答：mlxtend 是一款高级的机器学习扩展库，可用于日常机器学习任务的主要工具，也可以作为sklearn的一个补充和辅助工具。
• 官网 及使用指南
• 以下用样例给予说明

EnsembleVoteClassifier 综合其他的整体效果

plot_decision_regions 画出决策边界

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.gridspec as gridspec
import itertools
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from mlxtend.classifier import EnsembleVoteClassifier
from mlxtend.data import iris_data
from mlxtend.plotting import plot_decision_regions

# Initializing Classifiers
clf1 = LogisticRegression(random_state=0)
clf2 = RandomForestClassifier(random_state=0)
clf3 = SVC(random_state=0, probability=True)
eclf = EnsembleVoteClassifier(clfs=[clf1, clf2, clf3],
                              weights=[2, 1, 1], voting='soft')

# Loading some example data
X, y = iris_data()
X = X[:,[0, 2]]

# Plotting Decision Regions

gs = gridspec.GridSpec(2, 2)
fig = plt.figure(figsize=(10, 8))

labels = ['Logistic Regression',
          'Random Forest',
          'RBF kernel SVM',
          'Ensemble']
# 画出决策边界
for clf, lab, grd in zip([clf1, clf2, clf3, eclf],
                         labels,
                         itertools.product([0, 1],
                         repeat=2)):
    clf.fit(X, y)
    ax = plt.subplot(gs[grd[0], grd[1]])
    fig = plot_decision_regions(X=X, y=y,
                                clf=clf, legend=2)
    plt.title(lab)

plt.show()

EnsembleVoteClassifier 实现Stacking集成学习算法的库

from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from mlxtend.classifier import StackingCVClassifier

clf1 = KNeighborsClassifier(n_neighbors=1)
clf2 = RandomForestClassifier(random_state=1)
clf3 = GaussianNB()
lr = LogisticRegression()
sclf = StackingCVClassifier(classifiers=[clf1, clf2, clf3],  # 第一层分类器
                            meta_classifier=lr,  # 第二层分类器
                            random_state=1)
# 3折交叉验证
for clf, label in zip([clf1, clf2, clf3, sclf], ['KNN', 'Random Forest', 'Naive Bayes', 'StackingClassifier']):
	scores = cross_val_score(clf, X, y, cv=3, scoring='accuracy')
    print("Accuracy: %0.2f (+/- %0.2f) [%s]" % (scores.mean(), scores.std(), label)) 

在不同特征子集上运行的分类器的堆叠

from sklearn.datasets import load_iris
from mlxtend.classifier import StackingCVClassifier
from mlxtend.feature_selection import ColumnSelector
from sklearn.pipeline import make_pipeline
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

pipe1 = make_pipeline(ColumnSelector(cols=(0, 2)),  # 选择第0,2列
                      LogisticRegression())
pipe2 = make_pipeline(ColumnSelector(cols=(1, 2, 3)),  # 选择第1,2,3列
                      LogisticRegression())

sclf = StackingCVClassifier(classifiers=[pipe1, pipe2], 
                            meta_classifier=LogisticRegression(),
                            random_state=42)

sclf.fit(X, y)

学习思考与总结

特征工程是比赛中最至关重要的的一块，特别的传统的比赛，大家的模型可能都差不多，调参带来的效果增幅是非常有限的，但特征工程的好坏往往会决定了最终的排名和成绩。

特征工程的主要目的还是在于将数据转换为能更好地表示潜在问题的特征，从而提高机器学习的性能。比如，异常值处理是为了去除噪声，填补缺失值可以加入先验知识等。

特征构造也属于特征工程的一部分，其目的是为了增强数据的表达。

有些比赛的特征是匿名特征，这导致我们并不清楚特征相互直接的关联性，这时我们就只有单纯基于特征进行处理，比如装箱，groupby，agg 等这样一些操作进行一些特征统计，此外还可以对特征进行进一步的 log，exp 等变换，或者对多个特征进行四则运算（如上面我们算出的使用时长），多项式组合等然后进行筛选。由于特性的匿名性其实限制了很多对于特征的处理，当然有些时候用 NN 去提取一些特征也会达到意想不到的良好效果。

对于知道特征含义（非匿名）的特征工程，特别是在工业类型比赛中，会基于信号处理，频域提取，丰度，偏度等构建更为有实际意义的特征，这就是结合背景的特征构建，在推荐系统中也是这样的，各种类型点击率统计，各时段统计，加用户属性的统计等等，这样一种特征构建往往要深入分析背后的业务逻辑或者说物理原理，从而才能更好的找到 magic。

当然特征工程其实是和模型结合在一起的，这就是为什么要为 LR NN 做分桶和特征归一化的原因，而对于特征的处理效果和特征重要性等往往要通过模型来验证。

总的来说，特征工程是一个入门简单，但想精通非常难的一件事。