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机器学习特征工程全过程

来源: 时间:2018-09-17

 

1 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
http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.datasets.load_iris.html#sklearn.datasets.load_iris

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))。导入 IRIS 数据集的代码如下:

1 from sklearn.datasets import load_iris 
 2  
 3 #导入IRIS数据集 
 4 iris = load_iris() 
 5  
 6 #特征矩阵 
 7 iris.data 
 8  
 9 #目标向量

10 iris.target



2 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:http://www.ats.ucla.edu/stat/mult_pkg/faq/general/dummy.htm

  • 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如下:

1 from sklearn.preprocessing import StandardScaler

2 
3 #标准化,返回值为标准化后的数据

4 StandardScaler().fit_transform(iris.data)

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如下:

3 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:

  • 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。

  • 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。

  • 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如下:

4 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。

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

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。

4.1 主成分分析法(PCA)

  使用 decomposition 库的 PCA 类选择特征的代码如下

1 from sklearn.decomposition import PCA
2 
3 #主成分分析法,返回降维后的数据

4 #参数n_components为主成分数目

5 PCA(n_components=2).fit_transform(iris.data)
4.2 线性判别分析法(LDA)
  使用lda库的LDA类选择特征的代码如下:
1 from sklearn.lda import LDA
2 
3 #线性判别分析法,返回降维后的数据

4 #参数n_components为降维后的维数

5 LDA(n_components=2).fit_transform(iris.data, iris.target)

4.3 回顾

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5 总结

  再让我们回归一下本文开始的特征工程的思维导图,我们可以使用 sklearn 完成几乎所有特征处理的工作,而且不管是数据预处理,还是特征选择,抑或降维,它们都是通过某个类的方法 fit_transform 完成的,fit_transform 要不只带一个参数:特征矩阵,要不带两个参数:特征矩阵加目标向量。这些难道都是巧合吗?还是故意设计成这样?方法 fit_transform 中有 fit 这一单词,它和训练模型的 fit 方法有关联吗?

 


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