机器学习实战基础（一）：数据预处理技术

1.前言

在真实世界中，经常需要处理大量的原始数据，这些原始数据是机器学习算法无法理解的。为了让机器学习算法理解原始数据，需要对数据进行预处理

2.准备工作

编辑文件 preprocessor.py

import numpy  as np
from sklearn import preprocessing

data = np.array([[3,-1.5,2,-5.4],[0,4,-0.3,2.1],[1,3.3,-1.9,-4.3]])

3.详细步骤

3.1 均值移除

通常我们会把每个特征的平均值移除，以保证特征均值为0（即标准化处理）。这样做可以消 除特征彼此间的偏差（bias）

data_standardized = preprocessing.scale(data)
print("\nMean =", data_standardized.mean(axis=0))
print("Std deviation =", data_standardized.std(axis=0))

结果:

Mean = [ 5.55111512e-17 -1.11022302e-16 -7.40148683e-17 -7.40148683e-17]
Std deviation = [ 1. 1. 1. 1.] 

3.2 范围缩放

数据点中每个特征的数值范围可能变化很大，因此，有时将特征的数值范围缩放到合理的大 小是非常重要的

data_scaler = preprocessing.MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))
data_scaled = data_scaler.fit_transform(data)
print("\nMin max scaled data =", data_scaled)

结果

Min max scaled data:
[[ 1. 0. 1. 0. ]
 [ 0. 1. 0.41025641 1. ]
 [ 0.33333333 0.87272727 0. 0.14666667]] 

3.3 归一化

数据归一化用于需要对特征向量的值进行调整时，以保证每个特征向量的值都缩放到相同的 数值范围。机器学习中最常用的归一化形式就是将特征向量调整为L1范数，使特征向量的数值之 和为1。

data_normalized = preprocessing.normalize(data, norm='l1')
print("\nL1 normalized data =", data_normalized) 

结果

L1 normalized data:
[[ 0.25210084 -0.12605042 0.16806723 -0.45378151]
 [ 0. 0.625 -0.046875 0.328125 ]
 [ 0.0952381 0.31428571 -0.18095238 -0.40952381]] 

这个方法经常用于确保数据点没有因为特征的基本性质而产生较大差异，即确保数据处于同 一数量级，提高不同特征数据的可比性。

3.4 二值化

二值化用于将数值特征向量转换为布尔类型向量。

data_binarized = preprocessing.Binarizer(threshold=1.4).transform(data)
print("\nBinarized data =", data_binarized )

Binarized data:
[[ 1. 0. 1. 0.]
 [ 0. 1. 0. 1.]
 [ 0. 1. 0. 0.]] 

如果事先已经对数据有了一定的了解，就会发现使用这个技术的好处了。

3.5 独热编码

 通常，需要处理的数值都是稀疏地、散乱地分布在空间中，然而，我们并不需要存储这些大 数值，这时就需要使用独热编码（One-Hot Encoding）。

可以把独热编码看作是一种收紧（tighten） 特征向量的工具。它把特征向量的每个特征与特征的非重复总数相对应，通过one-of-k的形式对 每个值进行编码。

特征向量的每个特征值都按照这种方式编码，这样可以更加有效地表示空间。

例如，我们需要处理4维向量空间，当给一个特性向量的第n个特征进行编码时，编码器会遍历每 个特征向量的第n个特征，然后进行非重复计数。

如果非重复计数的值是K，那么就把这个特征转 换为只有一个值是1其他值都是0的K维向量。

encoder = preprocessing.OneHotEncoder()
encoder.fit([[0, 2, 1, 12], [1, 3, 5, 3], [2, 3, 2, 12], [1, 2, 4, 3]])
encoded_vector = encoder.transform([[2, 3, 5, 3]]).toarray()
print("\nEncoded vector =", encoded_vector )

[[ 0. 0. 1. 0. 1. 0. 0. 0. 1. 1. 0.]] 

在上面的示例中，观察一下每个特征向量的第三个特征，分别是1、5、2、4这4个不重复的 值，也就是说独热编码向量的长度是4。

如果你需要对5进行编码，那么向量就是[0, 1, 0, 0]。 向量中只有一个值是1。第二个元素是1，对应的值是5。

标签：实战,编码,机器,特征向量,特征,preprocessing,print,data,预处理
来源： https://www.cnblogs.com/qiu-hua/p/12913728.html