Python 机器学习 特征预处理

1、缩放特征（Feature Scaling）

特征预处理是一个重要的步骤，而特征缩放（Feature Scaling）是其中的一个关键环节。特征缩放通常用于标准化数据集中各个特征的范围，使它们在相似的尺度上。这一步骤对于许多机器学习算法特别重要，尤其是那些基于距离的算法（如 K-近邻）和梯度下降法（如线性回归、逻辑回归、神经网络）。

1）最小-最大缩放 (Min-Max Scaling)

最小-最大缩放将所有特征缩放到一个给定的范围内，通常是 0 到 1。公式如下：

import numpy as np

def min_max_scaling(X):
  """
  最小-最大缩放

  Args:
    X: 特征矩阵

  Returns:
    缩放后的特征矩阵
  """
  
  # 计算每个特征的最小值和最大值
  x_min = np.min(X, axis=0)
  x_max = np.max(X, axis=0)

  # 缩放特征
  X_scaled = (X - x_min) / (x_max - x_min)

  return X_scaled

# 示例
X = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

X_scaled = min_max_scaling(X)

print(X_scaled)

# 输出:
# [[0. 0. 0.]
#  [0.5 0.5 0.5]
#  [1. 1. 1.]]

使用 MinMaxScaler 类来实现：

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
import numpy as np

# 示例数据
data = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]], dtype=np.float64)

# 创建缩放器并应用
scaler = MinMaxScaler()
scaled_data = scaler.fit_transform(data)

print(scaled_data)

2）标准化 (Standardization)

标准化将特征缩放，使其具有零均值和单位方差。公式如下：

import numpy as np

def standardize(X):
  """
  对数据进行标准化

  Args:
    X: 输入数据，numpy 数组

  Returns:
    标准化后的数据
  """
  # 计算均值和标准差
  mu = np.mean(X, axis=0)
  sigma = np.std(X, axis=0)

  # 标准化
  Z = (X - mu) / sigma

  return Z

# 示例
X = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
Z = standardize(X)

print(Z)

使用 StandardScaler 类：

from sklearn.preprocessing import StandardScaler
import numpy as np

# 示例数据
data = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]], dtype=np.float64)

# 创建缩放器并应用
scaler = StandardScaler()
scaled_data = scaler.fit_transform(data)

print(scaled_data)

3）范数缩放 (Normalization)

范数缩放通常是将每个样本缩放到单位范数（每个样本的向量长度为1）。可以使用 Normalizer 类来实现：

from sklearn.preprocessing import Normalizer

# 示例数据
data = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]], dtype=np.float64)

# 创建缩放器并应用
scaler = Normalizer()
scaled_data = scaler.fit_transform(data)

print(scaled_data)

2、缺失值处理

特征预处理其中一个关键的环节是处理缺失值。缺失值会影响模型的性能，因此需要采取适当的策略来处理它们。Python 中有多种方法可以处理缺失值，主要使用 Pandas 和 Scikit-learn 库。

如果数据集不是很大，并且缺失值不是太多，可以考虑直接删除含有缺失值的行或列。也可以用一些具体的值来填充缺失值，例如用平均值、中位数或众数等。Scikit-learn 提供了 SimpleImputer 类，这是处理缺失值的另一种常用方法。在某些情况下，可能需要使用更复杂的方法来填充缺失值。

import pandas as pd
from sklearn.impute import SimpleImputer
import numpy as np

# 假设 df 是一个包含缺失值的 DataFrame
# 示例数据
data = {
    'Feature1': [1, np.nan, 3, 4, 5],
    'Feature2': [6, 7, np.nan, 9, 10],
    'Feature3': [11, 12, 13, np.nan, 15]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 删除含有缺失值的行
df_dropped_rows = df.dropna()

# 删除含有缺失值的列
df_dropped_columns = df.dropna(axis=1)

# 用平均值填充
df_filled_mean = df.fillna(df.mean())

# 用中位数填充
df_filled_median = df.fillna(df.median())

# 用众数填充
df_filled_mode = df.fillna(df.mode().iloc[0])

# 使用 SimpleImputer 用平均值填充
imputer_mean = SimpleImputer(missing_values=np.nan, strategy='mean')
df_imputed_mean = pd.DataFrame(imputer_mean.fit_transform(df), columns=df.columns)

# 使用 SimpleImputer 用中位数填充
imputer_median = SimpleImputer(missing_values=np.nan, strategy='median')
df_imputed_median = pd.DataFrame(imputer_median.fit_transform(df), columns=df.columns)

# 使用 SimpleImputer 用众数填充
imputer_mode = SimpleImputer(missing_values=np.nan, strategy='most_frequent')
df_imputed_mode = pd.DataFrame(imputer_mode.fit_transform(df), columns=df.columns)

# 输出各种方法处理后的结果
print(df_dropped_rows, df_dropped_columns, df_filled_mean, df_filled_median, df_filled_mode, df_imputed_mean, df_imputed_median, df_imputed_mode)

3、编码分类特征

当数据集包含分类（非数值）特征时，通常需要对这些特征进行编码，以便机器学习算法能够处理它们。分类特征的编码主要有两种方式：标签编码（Label Encoding）和独热编码（One-Hot Encoding）。

1）标签编码

标签编码将每个类别映射到一个整数。这种方法的一个问题是，它可能导致算法错误地假设数据中的数字有序。

from sklearn.preprocessing import LabelEncoder

# 假设有一个分类特征
categories = ['red', 'blue', 'green']

# 创建 LabelEncoder 对象
label_encoder = LabelEncoder()

# 应用标签编码
encoded_labels = label_encoder.fit_transform(categories)
print(encoded_labels)

2）独热编码

独热编码创建了一个二进制列，用于每个类别。对于类别的每个值，独热编码都会创建一个新的列（特征），其中只有一个是 1，其他都是 0。

使用scikit-learn：

from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
import numpy as np

# 示例数据
categories = np.array([['Red'], ['Green'], ['Blue'], ['Green'], ['Red']])

# 创建 OneHotEncoder 实例
encoder = OneHotEncoder()

# 训练编码器并转换数据
one_hot_encoded = encoder.fit_transform(categories)

print(one_hot_encoded)

使用 pandas:

import pandas as pd

# 示例数据
df = pd.DataFrame({'Color': ['Red', 'Green', 'Blue', 'Green', 'Red']})

# 使用 pandas 的 get_dummies 方法进行独热编码
one_hot_encoded = pd.get_dummies(df)

print(one_hot_encoded)

4、生成多项式特征

生成多项式特征是一种常见的预处理方法，特别是在使用线性模型时。多项式特征可以帮助模型捕捉数据中的非线性关系。特别适用于提高线性模型的复杂度，使其能够学习更复杂的数据模式。

from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures
import numpy as np

# 示例数据
X = np.array([[2], [3], [4]])

# 创建一个度为 2 的 PolynomialFeatures 转换器
poly = PolynomialFeatures(degree=2)

# 转换数据
X_poly = poly.fit_transform(X)

# 输出结果
print(X_poly)

5、使用 Python 进行特征预处理

​scikit-learn 库提供了大量的工具来进行特征预处理。使用鸢尾花数据集，并人为添加了一些分类特征和缺失值。然后定义了一个预处理管道，其中包括对数值特征的标准化和对分类特征的独热编码。使用随机森林分类器构建了一个模型，并在训练数据上训练它，然后在测试数据上评估其性能。

 scikit-learn 库提供了大量的工具来进行特征预处理。使用鸢尾花数据集，并人为添加了一些分类特征和缺失值。然后定义了一个预处理管道，其中包括对数值特征的标准化和对分类特征的独热编码。使用随机森林分类器构建了一个模型，并在训练数据上训练它，然后在测试数据上评估其性能。

参考代码：Python 机器学习 特征预处理-CJavaPy

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 参考代码：Python 机器学习 特征预处理-CJavaPy

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