特征锦囊：怎么尽可能地修正数据倾斜的特征？

Sam Gor

发布于 2020-02-17 13:40:05

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发布于 2020-02-17 13:40:05

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特征锦囊：怎么尽可能地修正数据倾斜的特征？

上一个锦囊，分享了给大家通过skew的方法来找到数据集中有数据倾斜的特征（特征锦囊：怎么找出数据集中有数据倾斜的特征？），那么怎么去修正它呢？正是今天要分享给大家的锦囊！

还是用到房价预测的数据集：

下载地址：https://www.kaggle.com/c/house-prices-advanced-regression-techniques/data

import pandas as pd
import numpy as np
# Plots
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据集
train = pd.read_csv('./data/house-prices-advanced-regression-techniques/train.csv')
train.head()

我们通过上次的知识，知道了可以通过skewness来进行倾斜特征的辨别，那么对于修正它的办法，这里也先分享一个理论知识 —— box-cox转换。

线性回归模型满足线性性、独立性、方差齐性以及正态性的同时，又不丢失信息，此种变换称之为Box—Cox变换。 Box-Cox变换是Box和Cox在1964年提出的一种广义幂变换方法，是统计建模中常用的一种数据变换，用于连续的响应变量不满足正态分布的情况。Box-Cox变换之后，可以一定程度上减小不可观测的误差和预测变量的相关性。Box-Cox变换的主要特点是引入一个参数，通过数据本身估计该参数进而确定应采取的数据变换形式，Box-Cox变换可以明显地改善数据的正态性、对称性和方差相等性，对许多实际数据都是行之有效的。—— 百度百科

在使用前，我们先看看原先倾斜的特征有多少个。

# 丢弃y值
all_features = train.drop(['SalePrice'], axis=1)

# 找出所有的数值型变量
numeric_dtypes = ['int16', 'int32', 'int64', 'float16', 'float32', 'float64']
numeric = []
for i in all_features.columns:
    if all_features[i].dtype in numeric_dtypes:
        numeric.append(i)
        
# 找出明显偏态的数值型变量
skew_features = all_features[numeric].apply(lambda x: skew(x)).sort_values(ascending=False)

high_skew = skew_features[skew_features > 0.5]
skew_index = high_skew.index

print("本数据集中有 {} 个数值型变量的 Skew > 0.5 :".format(high_skew.shape[0]))
skewness = pd.DataFrame({'Skew' :high_skew})
skew_features

本数据集中有 24 个数值型变量的 Skew > 0.5 :

在Python中怎么使用Box-Cox 转换呢？很简单。

# 通过 Box-Cox 转换，从而把倾斜的数据进行修正
for i in skew_index:
    all_features[i] = boxcox1p(all_features[i], boxcox_normmax(all_features[i] + 1))

然后我们再看看还有多少个数据倾斜的特征吧！

# 找出明显偏态的数值型变量
skew_features = all_features[numeric].apply(lambda x: skew(x)).sort_values(ascending=False)

high_skew = skew_features[skew_features > 0.5]
skew_index = high_skew.index
print("本数据集中有 {} 个数值型变量的 Skew > 0.5 :".format(high_skew.shape[0]))
skewness = pd.DataFrame({'Skew' :high_skew})

本数据集中有 15 个数值型变量的 Skew > 0.5 :

变少了很多，而且如果看他们的skew值，也会发现变小了很多。我们也可以看看转换后的箱体图情况。

# Let's make sure we handled all the skewed values
sns.set_style("white")
f, ax = plt.subplots(figsize=(8, 7))
ax.set_xscale("log")
ax = sns.boxplot(data=all_features[skew_index] , orient="h", palette="Set1")
ax.xaxis.grid(False)
ax.set(ylabel="Feature names")
ax.set(xlabel="Numeric values")
ax.set(title="Numeric Distribution of Features")
sns.despine(trim=True, left=True)

好了，今天的分享就到这里吧，大家有什么要讨论的可以留言哦！

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原始发表：2020-01-17，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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