专栏首页SAMshareMachine Learning-特征工程

Machine Learning-特征工程

最近也是在做特征筛选,有些文章还是蛮有用的,这边整理一些有用的代码给大家参考参考,具体介绍可以看正文,代码的话我保存下来了,有需要的在后台回复“特征工程”即可获取。

一、特征工程是什么

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)),相信大家对这个数据集也不陌生的。

二、数据预处理

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:

  • 不属于同一量纲:即特征的规格不一样,不能够放在一起比较。无量纲化可以解决这一问题。
  • 信息冗余:对于某些定量特征,其包含的有效信息为区间划分,例如学习成绩,假若只关心“及格”或不“及格”,那么需要将定量的考分,转换成“1”和“0”表示及格和未及格。二值化可以解决这一问题。
  • 定性特征不能直接使用:某些机器学习算法和模型只能接受定量特征的输入,那么需要将定性特征转换为定量特征。最简单的方式是为每一种定性值指定一个定量值,但是这种方式过于灵活,增加了调参的工作。通常使用哑编码的方式将定性特征转换为定量特征:假设有N种定性值,则将这一个特征扩展为N种特征,当原始特征值为第i种定性值时,第i个扩展特征赋值为1,其他扩展特征赋值为0。哑编码的方式相比直接指定的方式,不用增加调参的工作,对于线性模型来说,使用哑编码后的特征可达到非线性的效果。
  • 存在缺失值:缺失值需要补充。
  • 信息利用率低:不同的机器学习算法和模型对数据中信息的利用是不同的,之前提到在线性模型中,使用对定性特征哑编码可以达到非线性的效果。类似地,对定量变量多项式化,或者进行其他的转换,都能达到非线性的效果。

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。

2.1 无量纲化

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。

2.1.1 标准化

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见附件。

2.1.2 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,公式表达为:

使用preproccessing库的MinMaxScaler类对数据进行区间缩放的代码见附件。

2.1.3 标准化与归一化的区别

简单来说,标准化是依照特征矩阵的列处理数据,其通过求z-score的方法,将样本的特征值转换到同一量纲下。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的归一化公式如下:

使用preproccessing库的Normalizer类对数据进行归一化的代码见附件。

2.2 对定量特征二值化

定量特征二值化的核心在于设定一个阈值,大于阈值的赋值为1,小于等于阈值的赋值为0,公式表达如下:

使用preproccessing库的Binarizer类对数据进行二值化的代码见附件。

2.3 对定性特征哑编码

由于IRIS数据集的特征皆为定量特征,故使用其目标值进行哑编码(实际上是不需要的)。使用preproccessing库的OneHotEncoder类对数据进行哑编码的代码见附件。

2.4 缺失值计算

由于IRIS数据集没有缺失值,故对数据集新增一个样本,4个特征均赋值为NaN,表示数据缺失。使用preproccessing库的Imputer类对数据进行缺失值计算的代码见附件。

2.5 数据变换

常见的数据变换有基于多项式的、基于指数函数的、基于对数函数的,使用preproccessing库的PolynomialFeatures类对数据进行多项式转换的代码见附件。

2.6 回顾

三、特征选择

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:

  • 特征是否发散:如果一个特征不发散,例如方差接近于0,也就是说样本在这个特征上基本上没有差异,这个特征对于样本的区分并没有什么用。
  • 特征与目标的相关性:这点比较显见,与目标相关性高的特征,应当优选选择。除方差法外,本文介绍的其他方法均从相关性考虑。

根据特征选择的形式又可以将特征选择方法分为3种:

1)Filter:过滤法,按照发散性或者相关性对各个特征进行评分,设定阈值或者待选择阈值的个数,选择特征。

2)Wrapper:包装法,根据目标函数(通常是预测效果评分),每次选择若干特征,或者排除若干特征。

3)Embedded:嵌入法,先使用某些机器学习的算法和模型进行训练,得到各个特征的权值系数,根据系数从大到小选择特征。类似于Filter方法,但是是通过训练来确定特征的优劣。

我们使用sklearn中的feature_selection库来进行特征选择。

3.1 Filter

3.1.1 方差选择法

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见附件。

3.1.2 相关系数法

使用相关系数法,先要计算各个特征对目标值的相关系数以及相关系数的P值。用feature_selection库的SelectKBest类结合相关系数来选择特征的代码见附件。

3.1.3 卡方检验

经典的卡方检验是检验定性自变量对定性因变量的相关性。假设自变量有N种取值,因变量有M种取值,考虑自变量等于i且因变量等于j的样本频数的观察值与期望的差距,构建统计量:

这个统计量的含义简而言之就是自变量对因变量的相关性。用feature_selection库的SelectKBest类结合卡方检验来选择特征的代码见附件。

3.1.4 互信息法

经典的互信息也是评价定性自变量对定性因变量的相关性的,互信息计算公式如下:

为了处理定量数据,最大信息系数法被提出,使用feature_selection库的SelectKBest类结合最大信息系数法来选择特征的代码见附件。

3.2 Wrapper

3.2.1 递归特征消除法

递归消除特征法使用一个基模型来进行多轮训练,每轮训练后,消除若干权值系数的特征,再基于新的特征集进行下一轮训练。使用feature_selection库的RFE类来选择特征的代码见附件。

3.3 Embedded

3.3.1 基于惩罚项的特征选择法

使用带惩罚项的基模型,除了筛选出特征外,同时也进行了降维。使用feature_selection库的SelectFromModel类结合带L1惩罚项的逻辑回归模型,来选择特征的代码见代码。

L1惩罚项降维的原理在于保留多个对目标值具有同等相关性的特征中的一个,所以没选到的特征不代表不重要。故,可结合L2惩罚项来优化。具体操作为:若一个特征在L1中的权值为1,选择在L2中权值差别不大且在L1中权值为0的特征构成同类集合,将这一集合中的特征平分L1中的权值,故需要构建一个新的逻辑回归模型。(具体见附件代码)

3.3.2 基于树模型的特征选择法

树模型中GBDT也可用来作为基模型进行特征选择,使用feature_selection库的SelectFromModel类结合GBDT模型,来选择特征。

3.4 回顾

四、降维

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。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。

五、参考文献

1、特征工程(sklearn)https://www.zhihu.com/question/29316149

2、IRIS(鸢尾花)数据集 http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.datasets.load_iris.html#sklearn.datasets.load_iris

3、干货:结合Scikit-learn介绍几种常用的特征选择方法 http://dataunion.org/14072.html

4、机器学习中,有哪些特征选择的工程方法? https://www.zhihu.com/question/28641663/answer/41653367

5、机器学习中的数学(4)-线性判别分析(LDA), 主成分分析(PCA)

http://www.cnblogs.com/LeftNotEasy/archive/2011/01/08/lda-and-pca-machine-learning.html

6、代码的话我保存下来了,有需要的在后台回复“特征工程”即可获取。

—End—

本文分享自微信公众号 - SAMshare(gh_8528ce7b7e80),作者:城东

原文出处及转载信息见文内详细说明,如有侵权,请联系 yunjia_community@tencent.com 删除。

原始发表时间:2018-05-05

本文参与腾讯云自媒体分享计划,欢迎正在阅读的你也加入,一起分享。

我来说两句

0 条评论
登录 后参与评论

相关文章

  • 推荐系统中模型训练及使用流程的标准化

    导读:本次分享的主题为推荐系统中模型训练及使用流程的标准化。在整个推荐系统中,点击率 ( CTR ) 预估模型是最为重要,也是最为复杂的部分。无论是使用线性模型...

    Sam Gor
  • 推荐系统特征工程的万字理论

    推荐系统是机器学习的一个子领域,并且是一个偏工程化、在工业界有极大商业价值的方向。大量应用于提供toC类产品的互联网企业服务中,通过推荐系统为用户提供精准的个性...

    Sam Gor
  • 推荐收藏 | AutoML 在表数据中的研究与应用

    导读:大家好,今天分享的题目是 AutoML 在表数据中的研究与应用。对于 AutoML,大家听到比较多的可能是神经网络结构搜索 ( NAS,Neural Ar...

    Sam Gor
  • 机器学习之(四)特征工程以及特征选择的工程方法

    原文链接:http://www.uml.org.cn/ai/201811022.asp

    周小董
  • 机器学习之特征工程

    版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。

    村雨遥
  • 想搞机器学习,不会特征工程?

    引言 在之前学习机器学习技术中,很少关注特征工程(Feature Engineering),然而,单纯学习机器学习的算法流程,可能仍然不会使用这些算法,尤其是应...

    用户1332428
  • 基于机器学习场景,如何搭建特征数据管理中台?

    理想的机器学习场景是给到数据,训练模型后就能直接上线服务。然而真实的 AI 应用落地过程非常复杂,并不是有数据、懂算法就可以了。

    AI科技大本营
  • 【转载】机器学习之特征工程(有删改)

    本文是一篇关于特征工程的总结类文章,如有不足之处或理解有偏差的地方,还望大家多多指点。

    marsggbo
  • 你还在用“人工特征工程+线性模型”?

    作者:李沐M 11年的时候我加入百度,在凤巢使用机器学习来做广告点击预测。当时非常惊讶于过去两年内训练数据如此疯狂的增长。大家都在热情的谈特征,每次新特征的...

    机器学习AI算法工程
  • 一文详解数据归约的四种途径

    数据归约是在保证数据信息量的基础上,尽可能精简数据量。筛选和降维是数据归约的重要手段,尤其在数据量大且维度高的情况下,可以有效地节约存储空间和计算时间。反之,...

    石晓文

扫码关注云+社区

领取腾讯云代金券