有这么一句话在业界广泛流传:数据和特征决定了机器学习的上限,而模型和算法只是逼近这个上限而已。那特征工程到底是什么呢?顾名思义,其本质是一项工程活动,目的是最大限度地从原始数据中提取特征以供算法和模型使用。通过总结和归纳,人们认为特征工程包括以下方面:
特征处理是特征工程的核心部分,sklearn提供了较为完整的特征处理方法,包括数据预处理,特征选择,降维等。首次接触到sklearn,通常会被其丰富且方便的算法模型库吸引,但是这里介绍的特征处理库也十分强大!
本文中使用sklearn中的IRIS(鸢尾花)数据集
http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.datasets.load_iris.html#sklearn.datasets.load_iris
来对特征处理功能进行说明。IRIS数据集由Fisher在1936年整理,包含4个特征(Sepal.Length(花萼长度)、Sepal.Width(花萼宽度)、Petal.Length(花瓣长度)、Petal.Width(花瓣宽度)),特征值都为正浮点数,单位为厘米。目标值为鸢尾花的分类(Iris Setosa(山鸢尾)、Iris Versicolour(杂色鸢尾),Iris Virginica(维吉尼亚鸢尾))。导入IRIS数据集的代码如下:
1 from sklearn.datasets import load_iris
2
3 #导入IRIS数据集
4 iris = load_iris()
5
6 #特征矩阵
7 iris.data
8
9 #目标向量
10 iris.target
通过特征提取,我们能得到未经处理的特征,这时的特征可能有以下问题:
我们使用sklearn中的preproccessing库来进行数据预处理,可以覆盖以上问题的解决方案。
无量纲化使不同规格的数据转换到同一规格。常见的无量纲化方法有标准化和区间缩放法。标准化的前提是特征值服从正态分布,标准化后,其转换成标准正态分布。区间缩放法利用了边界值信息,将特征的取值区间缩放到某个特点的范围,例如[0, 1]等。
标准化需要计算特征的均值和标准差,公式表达为:
使用preproccessing库的StandardScaler类对数据进行标准化的代码如下:
1 from sklearn.preprocessing import StandardScaler
2
3 #标准化,返回值为标准化后的数据
4 StandardScaler().fit_transform(iris.data)
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,公式表达为:
使用preproccessing库的MinMaxScaler类对数据进行区间缩放的代码如下:
当数据预处理完成后,我们需要选择有意义的特征输入机器学习的算法和模型进行训练。通常来说,从两个方面考虑来选择特征:
根据特征选择的形式又可以将特征选择方法分为3种:
我们使用sklearn中的feature_selection库来进行特征选择。
使用方差选择法,先要计算各个特征的方差,然后根据阈值,选择方差大于阈值的特征。使用feature_selection库的VarianceThreshold类来选择特征的代码如下:
当特征选择完成后,可以直接训练模型了,但是可能由于特征矩阵过大,导致计算量大,训练时间长的问题,因此降低特征矩阵维度也是必不可少的。常见的降维方法除了以上提到的基于L1惩罚项的模型以外,另外还有主成分分析法(PCA)和线性判别分析(LDA),线性判别分析本身也是一个分类模型。PCA和LDA有很多的相似点,其本质是要将原始的样本映射到维度更低的样本空间中,但是PCA和LDA的映射目标不一样:PCA是为了让映射后的样本具有最大的发散性;而LDA是为了让映射后的样本有最好的分类性能。
http://www.cnblogs.com/LeftNotEasy/archive/2011/01/08/lda-and-pca-machine-learning.html
所以说PCA是一种无监督的降维方法,而LDA是一种有监督的降维方法。
使用decomposition库的PCA类选择特征的代码如下:
1 from sklearn.decomposition import PCA
2
3 #主成分分析法,返回降维后的数据
4 #参数n_components为主成分数目
5 PCA(n_components=2).fit_transform(iris.data)
使用lda库的LDA类选择特征的代码如下:
1 from sklearn.lda import LDA
2
3 #线性判别分析法,返回降维后的数据
4 #参数n_components为降维后的维数
5 LDA(n_components=2).fit_transform(iris.data, iris.target)
库 | 类 | 说明 |
---|---|---|
decomposition | PCA | 主成分分析法 |
lda | LDA | 线性判别分析法 |
再让我们回归一下本文开始的特征工程的思维导图,我们可以使用sklearn完成几乎所有特征处理的工作,而且不管是数据预处理,还是特征选择,抑或降维,它们都是通过某个类的方法fit_transform完成的,fit_transform要不只带一个参数:特征矩阵,要不带两个参数:特征矩阵加目标向量。这些难道都是巧合吗?还是故意设计成这样?方法fit_transform中有fit这一单词,它和训练模型的fit方法有关联吗?
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