【机器学习】sklearn对数据预处理

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数据处理步骤

1. 数据无量纲化
2. 缺失值处理
3. 处理分类型特征：编码与哑变量
4. 处理连续型特征：二值化与分段

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观察数据

通过pandas读取数据，通过head和info方法大致查看一下数据
结论：

1. 暂时无需进行无量纲化处
2. Age 和Embarked需要进行缺失值处理
3. 处理分类型特征：Sex，Embarked，Survived这几个特征的数据只有几类可以转换为数值型变量。
4. 处理连续型特征：Age连续型可以进行段处理成几类。

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数据无量纲化

在机器学习算法实践中，我们往往有着将不同规格的数据转换到同一规格，或不同分布的数据转换到某个特定分布的需求，这种需求统称为将数据“无量纲化”。

无量纲化后可以加快求解速度。

数据的无量纲化可以是线性的，也可以是非线性的。
线性的无量纲化包括中心化（Zero-centered或者Meansubtraction）处理和缩放处理（Scale）。中心化的本质是让所有记录减去一个固定值，即让数据样本数据平移到某个位置。缩放的本质是通过除以一个固定值，将数据固定在某个范围之中，取对数也算是一种缩放处理。

由于上述无需该处理，这个进行构造数据进行操作：

1. 归一化

当数据(x)按照最小值中心化后，再按极差（最大值 - 最小值）缩放，数据移动了最小值个单位，并且会被收敛到[0,1]之间，而这个过程，就叫做数据归一化(Normalization，又称Min-Max Scaling)。

$$x^{\ast }=\frac{x_i-min(x)}{max(x)-max(x)}$$

preprocessing.MinMaxScaler
（1） 构造数据

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
import pandas as pd
data = [[-1, 2], [-0.5, 6], [0, 10], [1, 18]]
pd.DataFrame(data)

（2）归一化

scaler = MinMaxScaler() #实例化
result_ = scaler.fit_transform(data) #训练和导出结果一步达成
result_

可以逆转，把归一化的数据变回原来数据

scaler.inverse_transform(result) #将归一化后的结果逆转

MinMaxScaler类有一个很重要的参数feature_range默认是元组(0,1)：把数据压缩到的范围。

#使用MinMaxScaler的参数feature_range实现将数据归一化到[0,1]以外的范围中
data = [[-1, 2], [-0.5, 6], [0, 10], [1, 18]]
scaler = MinMaxScaler(feature_range=(5,10)) #依然实例化
result = scaler.fit_transform(data) #fit_transform一步导出结果
result

当X中的特征数量非常多的时候，fit会报错并表示，数据量太大了我计算不了，此时使用partial_fit作为训练接口scaler = scaler.partial_fit(data)

2. 数据标准化

当数据(x)按均值(μ)中心化后，再按标准差(σ)缩放，数据就会服从为均值为0，方差为1的正态分布（即标准正态分布），而这个过程，就叫做数据标准化(Standardization，又称Z-score normalization)，公式如下：
$$x^{\ast }=\frac{x-\mu }{\sigma }$$

preprocessing.StandardScaler

from sklearn.preprocessing import StandardScaler
data = [[-1, 2], [-0.5, 6], [0, 10], [1, 18]]
scaler = StandardScaler() #实例化
x_std = scaler.fit_transform(data) 

一样可以逆转：

scaler.inverse_transform(x_std)

3. 总结
   对于StandardScaler和MinMaxScaler来说，空值NaN会被当做是缺失值，在fit的时候忽略，在transform的时候保持缺失NaN的状态显示。并且，尽管去量纲化过程不是具体的算法，但在fit接口中，依然只允许导入至少二维数组，一维数组导入会报错。

大多数机器学习算法中，会选择StandardScaler来进行特征缩放，因为MinMaxScaler对异常值非常敏感。在PCA，聚类，逻辑回归，支持向量机，神经网络这些算法中，StandardScaler往往是最好的选择。

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缺失值处理

sklearn库中处理缺失值的类是SimpleImputer，这个类的相关参数：

参数	含义&输入
missing_values	告诉SimpleImputer，数据中的缺失值长什么样，默认空值np.nan
strategy	我们填补缺失值的策略，默认均值。 输入“mean”使用均值填补（仅对数值型特征可用） 输入“median"用中值填补（仅对数值型特征可用） 输入"most_frequent”用众数填补（对数值型和字符型特征都可用） 输入“constant"表示请参考参数“fill_value"中的值（对数值型和字符型特征都可用）
fill_value	当参数startegy为”constant"的时候可用，可输入字符串或数字表示要填充的值，常用0
copy	默认为True，将创建特征矩阵的副本，反之则会将缺失值填补到原本的特征矩阵中去。

Age 和Embarked需要进行缺失值处理：

（1）Age

Age = data.loc[:,"Age"].values.reshape(-1,1) #sklearn当中特征矩阵必须是二维

reshape方法将其由一维处理到二维，sklearn对特征的处理，必须二维，不然会报错。

from sklearn.impute import SimpleImputer
imp_mean = SimpleImputer() #实例化，默认均值填补
imp_median = SimpleImputer(strategy="median") #用中位数填补
imp_0 = SimpleImputer(strategy="constant",fill_value=0) #用0填补

实例化3种方式填充。

imp_mean = imp_mean.fit_transform(Age) #fit_transform一步完成调取结果
imp_median = imp_median.fit_transform(Age)
imp_0 = imp_0.fit_transform(Age)

#在这里我们使用中位数填补Age
data.loc[:,"Age"] = imp_median
data.info()

也可以一步完成：

data.loc[:,"Age"] = SimpleImputer().fit_transform(Age)

（2）Embarked
这个特征只缺了2个数据，可以直接删掉，影响不大。但是如果面对缺失较多的文字型数据可以使用众数进行填充most_frequent

data.loc[:,"Embarked"] = SimpleImputer(strategy = "most_frequent").fit_transform(Embarked)

补：pandas填充更方便：

data.loc[:,"Age"] = data.loc[:,"Age"].fillna(data.loc[:,"Age"].median())

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处理分类型特征

在机器学习中，大多数算法，譬如逻辑回归，支持向量机SVM，k近邻算法等都只能够处理数值型数据，不能处理文字，在sklearn当中，除了专用来处理文字的算法，其他算法在fit的时候全部要求输入数组或矩阵，也不能够导入文字型数据（其实手写决策树和普斯贝叶斯可以处理文字，但是sklearn中规定必须导入数值型）。

将文字型数据转换为数值型：

1. 标签数据[Yes,No,Unkown]=>[0,1,2] ，LabelEncoder类专门处理标签，可以输入一维向量，特征类的必须是二维及以上。

from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
y = data.iloc[:,-1] #要输入的是标签，不是特征矩阵，所以允许一维

le = LabelEncoder() #实例化
le = le.fit(y) #导入数据
label = le.transform(y) #transform接口调取结果

label就是我们处理后的数据：
可以通过classes_看原有的类别：
也和其他的一样，可以一步到位，或者逆转：

data.iloc[:,-1] = label #让标签等于我们运行出来的结果
data.head()

一步到位：

from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
data.iloc[:,-1] = LabelEncoder().fit_transform(data.iloc[:,-1])

2. Sex，Embarked特征变量处理：OrdinalEncoder类

from sklearn.preprocessing import OrdinalEncoder
#接口categories_对应LabelEncoder的接口classes_，一模一样的功能
data_ = data.copy()
data_.head()

OrdinalEncoder().fit(data_.iloc[:,1:-1]).categories_

data_.iloc[:,1:-1] = OrdinalEncoder().fit_transform(data_.iloc[:,1:-1])
data_.head()

【这样做不太对，原本毫无关联的文字型变量，现在变成有数学含义的数字型，赋予了大小等其他数学含义】

直接pass掉OrdinalEncoder类处理特征数据，采用OneHotEncoder独热编码：
由原本的一列变成变成多列，列数为类别数。

from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
X = data.iloc[:,1:-1]
enc = OneHotEncoder(categories='auto').fit(X)
result = enc.transform(X).toarray()
result

可以查看每一列的含义：

enc.get_feature_names_out()

也可以还原到原来的两列：
然后需要做的就是，给原数据拼接上面的数据，删除独热编码之前的类，重命名索引名：

#axis=1,表示跨行进行合并，也就是将量表左右相连，如果是axis=0，就是将量表上下相连
newdata = pd.concat([data,pd.DataFrame(result)],axis=1)

newdata.drop(["Sex","Embarked"],axis=1,inplace=True)
newdata.columns =["Age","Survived","Female","Male","Embarked_C","Embarked_Q","Embarked_S"]

总结：

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处理连续型特征

1. 二值化：
   根据阈值将数据二值化（将特征值设置为0或1），用于处理连续型变量。大于阈值的值映射为1，而小于或等于阈值的值映射为0。默认阈值为0时，特征中所有的正值都映射到1。

from sklearn.preprocessing import Binarizer
X = data_2.iloc[:,0].values.reshape(-1,1) #类为特征专用，所以不能使用一维数组
transformer = Binarizer(threshold=30).fit_transform(X)
transformer

data_2.iloc[:,0] = transformer

2. 分段：KBinsDiscretizer
   这是将连续型变量划分为分类变量的类，能够将连续型变量排序后按顺序分箱后编码。总共包含三个重要参数：

参数	含义&输入
n_bins	每个特征中分箱的个数，默认5，一次会被运用到所有导入的特征
encode	编码的方式，默认“onehot” “onehot”：做哑变量，之后返回一个稀疏矩阵，每一列是一个特征中的一个类别，含有该类别的样本表示为1，不含的表示为0 “ordinal”：每个特征的每个箱都被编码为一个整数，返回每一列是一个特征，每个特征下含有不同整数编码的箱的矩阵 “onehot-dense”：做哑变量，之后返回一个密集数组。
strategy	用来定义箱宽的方式，默认"quantile" “uniform”：表示等宽分箱，即每个特征中的每个箱的最大值之间的差为(特征.max() - 特征.min())/(n_bins) “quantile”：表示等位分箱，即每个特征中的每个箱内的样本数量都相同 “kmeans”：表示按聚类分箱，每个箱中的值到最近的一维k均值聚类的簇心得距离都相同

from sklearn.preprocessing import KBinsDiscretizer
X = data.iloc[:,0].values.reshape(-1,1)

est = KBinsDiscretizer(n_bins=3, encode='ordinal', strategy='uniform', subsample=None)
est.fit_transform(X)

采用独热编码分成多列：

est = KBinsDiscretizer(n_bins=3, encode='onehot', strategy='uniform', subsample=None)
#查看转换后分的箱：变成了哑变量
est.fit_transform(X).toarray()

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