内容简介：三、开始实战（处理CSV表格数据）５、查看训练集的特征图像信息以及特征之间的相关性上一节粗略地查看了数据的统计信息，接下来需要从训练样本中得到更多的信息，从而对数据进行一些处理。
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| 本文来自于csdn，本文章主要对真实数据（csv表格数据）的查看以及如何正确的分开训练测试集进行实战操作，希望对您的学习有帮助。 |
三、开始实战（处理CSV表格数据）
５、查看训练集的特征图像信息以及特征之间的相关性
上一节粗略地查看了数据的统计信息，接下来需要从训练样本中得到更多的信息，从而对数据进行一些处理。
查看训练集的特征图像信息
为了防止误操作在查看的时候修改了训练集，所以先复制一份进行操作。对longitude和latitude（经纬度）以散点（scatter）的形式输出，看数据的地区分布。
train_housing = strat_train_set.copy()
train_housing.plot(kind="scatter", x="longitude", y="latitude")
若加上参数alpha=0.1可以看到数据高密度的区域，若alpha设为1，则和上面一样，alpha越靠近0则只加深越高密度的地方。
train_housing.plot(kind="scatter", x="longitude", y="latitude", alpha=0.1)
为了查看目标median_house_value的在各个地区的分布情况，所以可以增加参数c（用于对某参数显示颜色），参数s（表示某参数圆的半径），cmap表示一个colormap，jet为一个蓝到红的颜色，colorbar为右侧颜色条
train_housing.plot(kind="scatter", x="longitude", y="latitude", alpha=0.4,
s=housing["population"]/100, label="population",
c="median_house_value", cmap=plt.get_cmap("jet"), colorbar=True,)
plt.legend()
查看特征之间的相关性
查看median_house_value与其他变量的线性相关性，并 排序 输出，数据越靠近1则越相关，靠近-1则越负相关，接近0为不相关。
corr_matrix = train_housing.corr()
corr_matrix["median_house_value"].sort_values
(ascending=False)
可以看到除了与自己最相关以外，和median_income线性相关性很强。
然而上面只是计算了线性相关性，而特征之间可能是非线性的关系，因此需要画出图来看一下变量之间是否相关。（代码中只取其中的几个来看）
from pandas.tools.plotting import scatter_matrix
attributes = ["median_house_value", "median_income", "total_rooms"]
scatter_matrix(housing[attributes], figsize=(12, 8))
从第一行第二幅图，可以看到median_house_value和median_income的正线性相关性还是比较强的，但是还是看到一些问题，比如大于500000后的点可能在收集资料或预处理时设立的边界，使得变为一条直线一样；而且还有右下角一些奇异的点。为了让算法不学习到这些有问题的点，你可以去除这些相关区域的点。
特征之间的组合
两个特征对目标的相关性都不强，但是组合起来可能有较大的提升。最后还可以尝试一下特征的组合（不是特别重要）
train_housing["rooms_per_household"] = housing
["total_rooms"]/housing["households"]
train_housing["bedrooms_per_room"] = housing
["total_bedrooms"]/housing["total_rooms"]
train_housing["population_per_household"]=housing
["population"]/housing["households"]
corr_matrix = train_housing.corr()
corr_matrix["median_house_value"].sort_values
(ascending=False)
经过特征组合，可以看到新特征bedrooms_per_room对median_house_value的影响比较大（-0.2599），呈一定的负相关，即每个房子的卧室越少，价格反而越贵。
6、准备数据（数据预处理）
首先分开特征（feature）和目标标签（label），以median_house_value作为标签，其他作为特征。
train_housing = strat_train_set.drop("median_house_value", axis=1)
train_housing_labels = strat_train_set["median_house_value"].copy()
数据清洗
在第一节我们得知total_bedrooms存在一些缺失值，对于缺失值的处理有三种方案：
1、去掉含有缺失值的个体（dropna）
2、去掉含有缺失值的整个特征（drop）
3、给缺失值补上一些值（0、平均数、中位数等）（fillna）
#train_housing.dropna(subset=["total_bedrooms"]) # option 1
#train_housing.drop("total_bedrooms", axis=1) # option 2
median = train_housing["total_bedrooms"].median()
train_housing["total_bedrooms"].fillna(median) # option 3
为了得到更多可利用的数据，在这里我们选择方案3。
当然非常方便的Scikit-Learn也存在对缺失值处理的类Imputer。我们打算对所有地方的缺失值都补全，以防运行模型时发生错误。使用Imputer函数需要先定义一个补缺失值的策略（如median），由于median策略只能对实数值有效，所以需要将文本属性先去除，然后再补缺失值。最后使用fit方法对变量执行相应操作。
from sklearn.preprocessing import Imputer
imputer = Imputer(strategy="median")
housing_num = train_housing.drop("ocean_proximity", axis=1)
imputer.fit(housing_num)
对数据缺失值补全以后，一般需要转化为Numpy的矩阵格式，方便模型的输入，所以可以调用Imputer的transform()方法，当然fit和transform也可以合起来使用，即fit_transform()，这个函数会比分开调用要快一些。
X = imputer.transform(housing_num)
#X = imputer.fit_transform(housing_num)
#也可以将numpy格式的转换为pd格式
#housing_tr = pd.DataFrame(X, columns=housing_num.columns)
处理类别文本特征
由于文本属性不能作median等操作，所以需要将文本特征编码为实数特征，对应Scikit-Learn中的类为LabelEncoder，通过调用LabelEncoder类，再使用fit_transform()方法自动将文本特征编码
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
encoder = LabelEncoder()
housing_cat = train_housing["ocean_proximity"]
housing_cat_encoded = encoder.fit_transform(housing_cat)
print(housing_cat_encoded)
print(encoder.classes_)
输出的数字编码与编码对应的类型为：
由于0到1的距离比0到3的距离要近，所以这种数字编码暗含了0和1的相似性比0到3的相似性要强，然而事实上并非如此，每个元素的相似性应趋于相等。如果该数字编码作为label，则只是一个标签，没有什么影响。但是如果用于特征，则这种数字编码不适用，应该采用one hot编码（形式可以看下面的图），对应Scikit-Learn中的类为OneHotEncoder
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
encoder = OneHotEncoder()
housing_cat_1hot = encoder.fit_transform(housing_cat_encoded.reshape(-1,1))
默认的输出结果为稀疏矩阵Scipy（sparse matrix），而不是Numpy，由于矩阵大部分为0，浪费空间，所以使用稀疏矩阵存放，如果想看矩阵的具体样子，则用toarray（）方法变为dense matrix（Numpy）。
housing_cat_1hot.toarray()
上述文本编码先经过数字编码再转为one hot编码用了两步，当然也可以一步到位，直接从文本编码到one hot，对应Scikit-Learn中的类为LabelBinarizer
from sklearn.preprocessing import LabelBinarizer
encoder = LabelBinarizer()
#encoder = LabelBinarizer(sparse_output=True)
housing_cat_1hot = encoder.fit_transform(housing_cat)
要注意的是，不设参数sparse_output=True的话，默认输出的是Numpy矩阵。
自定义Transformer
由于Scikit-Learn中的函数中提供的Transformer方法并不一定适用于真实情形，所以有时候需要自定义一个Transformer，与Scikit-Learn能够做到“无缝结合”，比如pineline（以后会说到）。定义类时需要加入基础类：BaseEstimator（必须），以及TransformerMixin（用于自动生成fit_transformer()方法）。下面是一个例子：用于增加组合特征的Trainsformer
from sklearn.base import BaseEstimator, TransformerMixin
rooms_ix, bedrooms_ix, population_ix, household_ix = 3, 4, 5, 6
class CombinedAttributesAdder(BaseEstimator, TransformerMixin):
def __init__(self, add_bedrooms_per_room = True): # no *args or **kargs
self.add_bedrooms_per_room = add_bedrooms_per_room
def fit(self, X, y=None):
return self # nothing else to do
def transform(self, X, y=None):
rooms_per_household = X[:, rooms_ix] / X[:, household_ix]
population_per_household = X[:, population_ix] / X[:, household_ix]
if self.add_bedrooms_per_room:
bedrooms_per_room = X[:, bedrooms_ix] / X[:, rooms_ix]
return np.c_[X, rooms_per_household, population_per_household,
bedrooms_per_room]
else:
return np.c_[X, rooms_per_household, population_per_household]
attr_adder = CombinedAttributesAdder(add_bedrooms_per_room=False)
housing_extra_attribs = attr_adder.transform(housing.values)
在该代码中，init中设置参数，可以调整是否加入该元素，用于尝试确定加入该元素是否对模型效果提升，方便修改，节省时间。
特征缩放
由于机器学习算法在不同尺度范围的特征之间表现的不好，比如total number of rooms范围是6-39320，而median_incomes范围是0-15。因此需要对特征的范围进行缩放，对应Scikit-Learn中的类为：
1、MinMaxScaler：将特征缩放到0-1之间，但异常值对这个影响比较大，比如异常值为100，缩放0-15为0-0.15;
2、feature_range：可以自定义缩放的范围，不一定是0-1;
3、StandardScaler：标准化（减均值，除方差），对异常值的影响较小，但可能会不符合某种范围
需要注意：每次缩放只能针对训练集或只是测试集，而不能是整个数据集，这是由于测试集（或新数据）不属于训练范围。
Transformation Pipelines
可以看到，上述有非常多的转换操作，并按一定的顺序执行，但是再次处理其他数据（如测试数据）时需要重新调用执行众多步骤，代码看起来过于繁琐。所以Scikit-Learn提供了Pineline类来帮助这种一系列的转换，把这些转换封装为一个转换。下面是一个简单的例子。
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
num_pipeline = Pipeline([
('imputer', Imputer(strategy="median")),
('attribs_adder', CombinedAttributesAdder()),
('std_scaler', StandardScaler()),
])
housing_num_tr = num_pipeline.fit_transform(housing_num)
Pipeline是由（name(名字)，Estimator(类)）对组成，但最后一个必须为transformer，这是因为要形成fit_transform()方法
上面的pineline只是用于处理实数特征的，对于处理类别特征的还有另一个Pineline，这就可以使用FearureUnion类来结合多个pineline，多个Pineline可以并行处理，最后将结果拼接在一起输出。
由于Scikit-Learn没有处理Pandas数据的DataFrame，因此需要自己自定义一个如下：
from sklearn.base import BaseEstimator, TransformerMixin
class DataFrameSelector(BaseEstimator, TransformerMixin):
def __init__(self, attribute_names):
self.attribute_names = attribute_names
def fit(self, X, y=None):
return self
def transform(self, X):
return X[self.attribute_names].values
然后就可以通过FeatureUnion类结合两个Pineline
from sklearn.pipeline import FeatureUnion
num_attribs = list(housing_num)
cat_attribs = ["ocean_proximity"]
num_pipeline = Pipeline([
('selector', DataFrameSelector(num_attribs)),
('imputer', Imputer(strategy="median")),
('attribs_adder', CombinedAttributesAdder()),
('std_scaler', StandardScaler()),
])
cat_pipeline = Pipeline([
('selector', DataFrameSelector(cat_attribs)),
('label_binarizer', LabelBinarizer()),
])
full_pipeline = FeatureUnion(transformer_list=[
("num_pipeline", num_pipeline),
("cat_pipeline", cat_pipeline),
])
housing_prepared = full_pipeline.fit_transform(train_housing)
！
需要注意：在scikit-learn == 0.18.0及以前版本LabelBinarizer()用在Pineline没有问题；而在0.19.0版本则会报错，因此需要自己定义一个新的LabelBinarizer_new()，代码如下；0.20.0版本以后可以使用新的类CategoricalEncoder()
from sklearn.base import BaseEstimator, TransformerMixin
class LabelBinarizer_new(TransformerMixin, BaseEstimator):
def fit(self, X, y = 0):
self.encoder = None
return self
def transform(self, X, y = 0):
if(self.encoder is None):
print("Initializing encoder")
self.encoder = LabelBinarizer();
result = self.encoder.fit_transform(X)
else:
result = self.encoder.transform(X)
return result
以上所述就是小编给大家介绍的《机器学习实战（二）》，希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑问请给我留言，小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对 码农网 的支持！
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