机器学习

概述

机器学习是从数据中自动分析获得规律（模型），并利用规律对未知数据进行预测。

数据集的构成

存储类型：文件格式（如csv）

1. 可用的数

   • scikit-learn
   • Kaggle
   • UCI

2. 常用数据集数据的结构组成

   结构：特征值 + 目标值

   处理：

   • pandas：一个数据读取非常方便以及基本的处理格式的工具
   • sklearn: 对于特征的处理提供了强大的接口

特征工程

概念

将原始数据转换为更好地代表预测模型的潜在问题的特征的过程，从而提高了对位置数据的预测准确性

意义

直接影响预测结果

工具

scikit-learn 库

安装：pip3 install Scikit-learn (需安装pandas)

特征抽取

字典特征抽取

• 文字 --> 提取数据

• 方法：

from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer
d = DictVectorizer(sparse=True)

1. DictVectorizer.fit_transform(x)

   • X： 字典或者包含字典的迭代器

   • 返回值：返回sparse矩阵

     返回的字典中包含：对于非数字的字段以’字段名=字段值’的形式

     ​ 对于数字的字段以’字段名’的形式

2. DictVectorizer.inverse_tranform(x)

   • X： array数组或者sparse矩阵
   • 返回值：转换之前数据格式(即就是字典类型的列表)

3. DictVectorizer.get_feature_names()

   • 返回类别名称

4. DictVectorizer.transform(x)

   • 按照原先的标准转换

文本特征抽取

• 作用：对文本数据进行特征化

• 类：sklearn.feature_extraction.text.CountVectorizer

  函数：c = CountVectorizer()

  • fit_tramsform(x)

    • X： 文本或包含文本字符串的可迭代对象
    • 返回值：返回sparse矩阵

    返回值有toarray()方法可转化为数组，数组中的值是每个单词在每篇文章中出现的次数，其中单个字母t不统计

  • inverse_transform(x)

    • X： array数组或者sparse矩阵
    • 返回值：转换之前数据格式

  • get_feature_names()

    • 返回单词列表，重复的只显示一次

• 分词（JieBa分词）

  默认情况：将每篇文章按空格进行分词，因此，对于文章数据需提前分词，并通过空格分隔。

  注：单个汉字不计数

  JieBa分词：

  import jieba
  def cutword(source_text):c = jieba.cut(source_text)content_list = list(c)# 把列表转换成字符串res = ' '.join(content_list)return res
  

• 文本分类

  • tf(term frequency): 词的频率

  • idf(inverse document frequency)：逆文档频率 log(总文档数量/该词出现的文档数量)

  • 重要性程度：

    重要性 = tf * idf

• TF-IDF

  类：sklearn.feature_extraction.text.TfidfVectorizer

  函数：c = TfidfVectorizer(stop_words=None)返回词的权重矩阵

  • fit_transform(x)
    • X： 文本或包含文本字符串的可迭代对象
    • 返回值：返回sparse矩阵
  • inverse_transform(x)
    • X： array数组或者sparse矩阵
    • 返回值：转换之前数据格式
  • get_feature_names()
    • 返回单词列表，重复的只显示一次

数据的处理方式

• 数值型：标准的缩放

  • 归一化
  • 标准化
  • 缺失值

• 类别型：one-hot编码

• 时间型：时间的切分

归一化

特点

通过对原始数据进行变换把数据映射到（默认为[0, 1]）之间。

在多个特征同等重要时使用。因为在这中情况下，在计算过程中，如果某一项的值特别大，则对于结果的影响也 会特别大，从而使得各个特征之间达不到同等重要的效果，因此需要归一化到统一级别下进行计算，这样才能达到多个特征同等重要的效果。

公式

$X' = \frac{x-min}{max-min}$

$X'' = X' * (mx-mi)+mi$

其中：作用于每一列，max为一列的最大值，min为一列的最小值，那么X’‘ 为最终结果，mx，mi分别为指定区间值，默认为mx=1,mi = 0。

API

类：sklearn.preprocessing.MinMaxScaler

用法： mms = MinMaxScalar9feature_range={0, 1})

函数：fit_transform(X) 其中X为numpy

array格式的数据[n_samples, n_features]，是二维数组 。返回值为转换后的形状

异常点

影响：max、min

标准化

特点

通过对原始数据进行交换吧数据交换到均值为0， 标准差为1范围内

公式

$x' = \frac{(x-mean)}{\sigma}$

注：作用于每一行，mean为平均值，var为方差，
$var=\frac{(x1-mean)^2+(x2-mean)^2+..}{n}$

$\sigma = \sqrt var$

方差考量的是数据的稳定性。

异常点

影响：平均值的影响并不大，从而方差改变较小。

API

类：scikit-learn.preprocessing.StandarScaler 处理之后每列来说所有数据都聚集在均值0附近，标准差为1。

函数：

• StandardScaler.fit_transform(X)
  • X: numpy array 格式的数据[n_samples, n_features]
  • 返回值：转换后的形状相同的array
• StandardScaler.mean_ 原始数据中每列特征的平均值
• StandardScaler.std_ 原始数据每列特征的方差

特征选择

数据降维：维度是指特征的数量。

概念

是单纯地从提取到的所有特征中选择部分特征作为训练集特征，特征在选择前和选择后可以改变值、也不改变值，但是选择后的特征维数肯定比选择前小，毕竟我们值选择了其中的一部分特征。

方法

• Filter

  • 过滤式：VarianceThreshold Variance是方差

  • 方差大小：考虑所有样本中特征的数据情况，方差为0，则所有值都一样。

  • 用法：删除所有低方差特征，threshold为要删除的方差的值。

    from sklearn.feature_selection import VarianceThreshold
    vt = VarianceThreshold(threshold=0.0)
    # 函数
    """
    X：numpy array格式的数据[n_samples,n_features]
    返回值：训练集差异低于threshold的特征将被删除。默认值是保留所有非零方差特征，即删除所有样本中具有相同值的特征。
    """
    vt.fit_transform(X)
    

• Embedded

  嵌入式：正则化、决策树

• Wrapper

  包裹式

• 神经网络