零基础学Python--机器学习：数据集及特征工程介绍

Posted 2022-08-26 是Dream呀

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了零基础学Python--机器学习：数据集及特征工程介绍相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

@TOC

一、数据集

1.可用数据集

公司内部百度
数据接口花钱
学习阶段可用的数据集：1.sklearn, 2.kaggle, 3.UCI

Kaggle网址：https://www.kaggle.com/datasets

UCI数据集网址： http://archive.ics.uci.edu/ml/

scikit-learn网址：http://scikit-learn.org/stable/datasets/index.html#datasets

1.1Scikit-learn工具介绍

Python语言的机器学习工具
Scikit-learn包括许多知名的机器学习算法的实现
Scikit-learn文档完善，容易上手，丰富的API
目前稳定版本0.19.1

1.2安装

pip3 install Scikit-learn==0.19.1

安装好之后可以通过以下命令查看是否安装成功

import sklearn

注：安装scikit-learn需要Numpy, Scipy等库

1.3Scikit-learn包含的内容

分类、聚类、回归
特征工程
模型选择、调优
2.sklearn数据集

2.1scikit-learn数据集API介绍

sklearn.datasets:
加载获取流行数据集
*datasets.load_():** 获取小规模数据集，数据包含在datasets里
*datasets.fetch_(data_home=None)** 获取大规模数据集，需要从网络上下载，函数的第一个参数是data_home，表示数据集下载的目录,默认是 ~/scikit_learn_data/

2.2sklearn小数据集

sklearn.datasets.load_iris()
加载并返回鸢尾花数据集

sklearn.datasets.load_boston()
加载并返回波士顿房价数据集

2.3sklearn大数据集

sklearn.datasets.fetch_20newsgroups(data_home=None,subset=‘train’)
subset：train或者test，all，可选，选择要加载的数据集。
训练集的“训练”，测试集的“测试”，两者的“全部”

2.4sklearn数据集的使用

以鸢尾花数据集为例：

sklearn数据集返回值介绍
load和fetch返回的数据类型datasets.base.Bunch(字典格式)
data：特征数据数组，是 [n_samples * n_features] 的二维 numpy.ndarray 数组
target：标签数组，是 n_samples 的一维 numpy.ndarray 数组
DESCR：数据描述
feature_names：特征名,新闻数据，手写数字、回归数据集没有
target_names：标签名

from sklearn.datasets import load_iris
# 获取鸢尾花数据集
iris = load_iris()
print("鸢尾花数据集的返回值：\\n", iris)
# 返回值是一个继承自字典的Bench
print("鸢尾花的特征值:\\n", iris["data"])
print("鸢尾花的目标值：\\n", iris.target)
print("鸢尾花特征的名字：\\n", iris.feature_names)
print("鸢尾花目标值的名字：\\n", iris.target_names)
print("鸢尾花的描述：\\n", iris.DESCR)

思考：拿到的数据是否全部都用来训练一个模型？

3.数据集的划分

机器学习一般的数据集会划分为两个部分：

训练数据：用于训练，构建模型
测试数据：在模型检验时使用，用于评估模型是否有效

划分比例：

训练集：70% 80% 75%
测试集：30% 20% 30%(测试集 20%~30%)

数据集划分api
sklearn.model_selection.train_test_split(arrays, *options)

x 数据集的特征值
y 数据集的标签值
test_size 测试集的大小，一般为float
random_state 随机数种子,不同的种子会造成不同的随机采样结果。相同的种子采样结果相同。
return 测试集特征训练集特征值值，训练标签，测试标签(默认随机取)

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split

def datasets_demo():
    """
    对鸢尾花数据集的演示
    :return: None
    """
    # 1、获取鸢尾花数据集
    iris = load_iris()
    print("鸢尾花数据集的返回值：\\n", iris)
    # 返回值是一个继承自字典的Bench
    print("鸢尾花的特征值:\\n", iris["data"])
    print("鸢尾花的目标值：\\n", iris.target)
    print("鸢尾花特征的名字：\\n", iris.feature_names)
    print("鸢尾花目标值的名字：\\n", iris.target_names)
    print("鸢尾花的描述：\\n", iris.DESCR)

    # 2、对鸢尾花数据集进行分割
    # 训练集的特征值x_train 测试集的特征值x_test 训练集的目标值y_train 测试集的目标值y_test
    x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, random_state=22)
    print("x_train:\\n", x_train.shape)
    # 随机数种子
    x_train1, x_test1, y_train1, y_test1 = train_test_split(iris.data, iris.target, random_state=6)
    x_train2, x_test2, y_train2, y_test2 = train_test_split(iris.data, iris.target, random_state=6)
    print("如果随机数种子不一致：\\n", x_train == x_train1)
    print("如果随机数种子一致：\\n", x_train1 == x_train2)

    return None

二、特征工程介绍

用的是同一个算法，结果为什么会不同呐，这就是我们要说的特征工程的意义。

1.为什么需要特征工程(Feature Engineering)

机器学习领域的大神Andrew Ng(吴恩达)老师说“Coming up with features is difficult, time-consuming, requires expert knowledge. “Applied machine learning” is basically feature engineering. ”

注：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。