机器学习之特征工程简介

Posted 2022-11-06 未央夜色

简介

特征工程非常重要。对于模型的效果起大了极大的作用。实际开发中，大部分的时间都花费在特征工程上面。特征工程最重要的是对具体业务的深刻理解。

减少数据存储和输入的代价，降低数据的维度
发现更多深入的特征，提升准确率。

特征工程和降维，是处理高维度数据的两大主要手段。

• 特征选择（选）

  • 去掉无关特征，只保留核心特征。从总体特征中选择一个最好（最能代表整体）的特征子集
  • 本质上是一个降维的过程。
  • 核心是不丢失关键特征。

• 特征变换（变）

  • 将原特征中的数据变换一下，使其更适合处理

• 特征提取（组）

  • 将原始的特征转换成计算机更容易识别，输入的特征，本质上是个特征转换。
  • 不关心这些处理的特征是不是有用

流程

• 数据采集
  
  • 思考哪些数据是有用的，多维度，多方向
  • 这些数据是否能采集到
  • 运用于工业场景的时候能否快捷计算
• 数据格式化
  
  • 数据存储格式
• 数据清洗
  
  • 模型出结果的好坏，很大程度取决于数据的清洗
  • 非常耗时间
  • 非常有助于理解具体业务
• 数据采样
  
  • 样本正负分布是不均匀的
  • 训练模型对于正负样本比是敏感的
  • 随机采样和分层采样

方法

过滤式

先对数据进行特征选择，在训练学习器。特征选择的过程和学习过程是分隔开的，相当于先对初始特征进行过滤，再根据过滤后的特征来训练学习器。

// 选择判定的模型，指定每次留下的个数
from sklearn.feayre_selection import SelectKbBest

• 需要指定特征的个数，但是可能导致结果问题，指定的特征数不能争取的反映结果。
• 没有考虑特征之间的组合关系。可能某些特征组合起来后效果非常好

包裹式

把特征选择看成一个特征子集搜索问题。
先训练，后选择。给当前ml任务量身定做的特征过滤方法。
比过滤型的效果更好。但是过程中需要多次训练，开销更大

把特征选择看成一个特征子集搜索问题

• 先用全部的特征跑
• 根据线性模型的系数，删除一部分弱特征，指定留下的特征的个数。观察auc变化
• B比A的误差更小，或者误差相当，但是特征更少，就把B保留下来

// 选择判定的模型，指定每次留下的个数
from sklearn.feature_selection import RFE
frc = RFE(lr,n_feature_to_select = num)
frc.fit(x,y)

嵌入式

非常常用，根据模型来分析特征的重要性。上述两个是将机器学习和特征选择分割开来
嵌入型将两个融为一体（嵌入），在学习的过程中自动进行特征选择。

//指定具体的ML算法
from skleart.teature_Select import SelectFromModel
sfm = SelectFromModel(lr，threshold = num)

• 选择算法
• 训练所有的特征
• 调用指定的特征选择方法
• 转换格式，将原始的总的特征转成筛选后的特征。

具体处理

• 分析统计值（maxminmeanstd等）
  利用py中np，pd的方法（describe，info，mean等）
• 离散化处理
  能把连续的数据离散化。pd的cut方法

l1 = np.random.randint(1,12,5)
print pd.cut(l1,4)

[(1.991, 4.25], (1.991, 4.25], (8.75, 11], (6.5, 8.75], (4.25, 6.5]]
Categories (4, object): [(1.991, 4.25] < (4.25, 6.5] < (6.5, 8.75] < (8.75, 11]]

• 类别型数据
  one-hot方法。处理完后生成哑变量

python的pd中的getdummy方法
pd.getdummys(obj)

• 时间型
  既可以看成连续值又可以看成离散型
• 文本型
  词袋
• 统计特征
  这是在工业场景中非常常用的方法。

注意