机器学习基础之《特征工程（4）—特征降维—案例》

一、探究用户对物品类别的喜好细分

1、找到用户和物品类别的关系
数据如下：
（1）order_products__prior.csv：订单与商品信息
字段：order_id，product_id，add_to_cart_order，reordered
（2）products.csv：商品信息
字段：product_id，product_name，aisle_id，department_id
（3）orders.csv：用户的订单信息
字段：order_id，user_id，eval_set，order_number，...
（4）aisles.csv：商品所属具体物品类别
字段：aisle_id，aisle
（5）aisle是过道的意思，为什么过道可以表示物品类别呢，因为超市一个过道基本是同一类商品

2、字段
用户    物品类别
user_id    aisle
（1）需要将user_id和aisle放在同一张表中  --合并
（2）找到user_id和aisle  --交叉表和透视表pandas里
（3）特征冗余过多，要降维  --PCA降维
（4）这个数据需要自己去kaggle下载

二、安装Jupyter Notebook

1、安装
pip install notebook

2、启动
jupyter notebook --allow-root --ip 192.168.1.100

3、根据提示浏览器访问
http://192.168.1.100:8888/?token=04c3869ea51b908486ae5e3c4d4fd5a7b1021904a57e78ff

三、Jupyter建立day01_instacart_pca

# 1、获取数据
# 2、合并表
# 3、找到user_id和aisles之间的关系
# 4、PCA降维

import pandas as pd

# 1、获取数据
order_products = pd.read_csv("./order_products__prior.csv")
products = pd.read_csv("./products.csv")
orders = pd.read_csv("./orders.csv")
aisles = pd.read_csv("./aisles.csv")

# 2、合并表
# 合并aisles.csv和products.csv表
tab1 = pd.merge(aisles, products, on=["aisle_id", "aisle_id"])

tab2 = pd.merge(tab1, order_products, on=["product_id", "product_id"])

tab3 = pd.merge(tab2, orders, on=["order_id", "order_id"])

#head()是获取dataframe的前5行数据
tab3.head()

# 3、找到user_id和aisles之间的关系
table = pd.crosstab(tab3["user_id"], tab3["aisle"])

table.head()

# 4、PCA降维
from sklearn.decomposition import PCA

# 1）实例化一个转换器类
transfer = PCA(n_components=0.95)
# 2）调用fit_transform
table_new = transfer.fit_transform(table)

table_new.shape

# 降维留下了44个特征，同时保留了95%的信息

table_new