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【學(xué)習(xí)摘錄】機(jī)器學(xué)習(xí)特征選擇

lyning / 3046人閱讀

摘要：應(yīng)用過機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘的同學(xué)應(yīng)該都知道特征選擇對模型表現(xiàn)的重要性。本文基于網(wǎng)上經(jīng)典特征選擇相關(guān)文章整理出干貨常用方法分類以及調(diào)包俠該如何用快速上手，供大家參考。

應(yīng)用過機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘的同學(xué)應(yīng)該都知道特征選擇對模型表現(xiàn)的重要性。本文基于網(wǎng)上經(jīng)典特征選擇相關(guān)文章整理出干貨：常用方法分類以及調(diào)包俠該如何用sklearn快速上手，供大家參考。 （一）預(yù)處理： 1 無量綱化：
1.1 區(qū)間縮放
from sklearn.preprocessing 
import MinMaxScaler #區(qū)間縮放，返回值為縮放到[0, 1]區(qū)間的數(shù)據(jù)
MinMaxScaler().fit_transform(iris.data)
1.2 標(biāo)準(zhǔn)化（特征值服需從正態(tài)分布）
from sklearn.preprocessing import StandardScaler #標(biāo)準(zhǔn)化，返回值為標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)
StandardScaler().fit_transform(iris.data)
2 特征二值化：定量特征二值化的核心在于設(shè)定一個閾值，大于閾值的賦值為1，小于等于閾值的賦值為0 3 特征啞變量 4 缺失值計算:一般以均值填充 5 數(shù)據(jù)變換：常見的數(shù)據(jù)變換有基于多項式的、基于指數(shù)函數(shù)的、基于對數(shù)函數(shù)的 （二）特征選擇 1 過濾
1.1 基于方差
from sklearn.feature_selection
import VarianceThreshold
#方差選擇法，返回值為特征選擇后的數(shù)據(jù) #參數(shù)threshold為方差的閾值
VarianceThreshold(threshold=3).fit_transform(iris.data)
1.2 相關(guān)系數(shù)
from sklearn.feature_selection 
import SelectKBest
from scipy.stats import pearsonr
SelectKBest(lambda X, Y: array(map(lambda x:pearsonr(x, Y), X.T)).T, k=2).fit_transform(iris.data, iris.target)
1.3 卡方檢驗
from sklearn.feature_selection
import SelectKBest
from sklearn.feature_selection import chi2#選擇K個最好的特征，返回選擇特征后的數(shù)據(jù)
SelectKBest(chi2, k=2).fit_transform(iris.data, iris.target)
1.4 互信息
2 遞歸特征消除：遞歸消除特征法使用一個基模型來進(jìn)行多輪訓(xùn)練，每輪訓(xùn)練后，消除若干權(quán)值系數(shù)的特征，再基于新的特征集進(jìn)行下一輪訓(xùn)練 3 嵌入法
3.1 基于懲罰項的特征選擇法
3.2 樹模型中GBDT也可用來作為基模型進(jìn)行特征選擇，使用feature_selection庫的SelectFromModel類結(jié)合GBDT模型，來選擇特征的代碼如下：
from sklearn.feature_selection 
import SelectFromModel
from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier  
SelectFromModel(GradientBoostingClassifier()).fit_transform(iris.data, iris.target)
（四）降維 1 主成分分析 
from sklearn.decomposition 
import PCA2 3 #主成分分析法，返回降維后的數(shù)據(jù) #參數(shù)n_components為主成分?jǐn)?shù)目 PCA(n_components=2).fit_transform(iris.data)
2 線性判別分析 
from sklearn.lda 
import LDA2 3 #線性判別分析法，返回降維后的數(shù)據(jù) #參數(shù)n_components為降維后的維數(shù) LDA(n_components=2).fit_transform(iris.data, iris.target)

參考：

http://note.youdao.com/notesh...（收藏自公眾號數(shù)據(jù)挖掘入門與實戰(zhàn)）

https://www.zhihu.com/questio...

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