『Sklearn』特征向量化处理

『Kaggle』分类任务_决策树&集成模型&DataFrame向量化操作

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'''特征提取器''' from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer   vec = DictVectorizer(sparse=False) print(X_train.to_dict(orient='record')) X_train = vec.fit_transform(X_train.to_dict(orient='record')) print(X_train) print(vec.feature_names_) X_test = vec.transform(X_test.to_dict(orient='record'))

　　

涉及两个操作，

• DataFrame字典化
• 字典向量化

1.DataFrame字典化

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import numpy as np import pandas as pd   index = ['x', 'y'] columns = ['a','b','c']   dtype = [('a','int32'), ('b','float32'), ('c','float32')] values = np.zeros(2, dtype=dtype) df = pd.DataFrame(values, index=index) df.to_dict(orient='record')

2.字典向量化

DictVectorizer： 将dict类型的list数据，转换成numpy array，具有属性vec.feature_names_，查看提取后的特征名。

具体效果如下，

>>> from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer
>>> v = DictVectorizer(sparse=False)
>>> D = [{'foo': 1, 'bar': 2}, {'foo': 3, 'baz': 1}]
>>> X = v.fit_transform(D)
>>> X
array([[ 2.,  0.,  1.],
       [ 0.,  1.,  3.]])
>>> v.transform({'foo': 4, 'unseen_feature': 3})
array([[ 0.,  0.,  4.]])

数字的特征不变，没有该特征的项给赋0，对于未参与训练的特征不予考虑。

对应到本程序，

print(X_train.to_dict(orient='record'))：

[{'sex': 'male', 'pclass': '3rd', 'age': 31.19418104265403},

...... ....... ....... ......

{'sex': 'female', 'pclass': '1st', 'age': 31.19418104265403}]

提取特征，

X_train = vec.fit_transform(X_train.to_dict(orient='record'))
print(X_train)：

[[ 31.19418104 0. 0. 1. 0. 1. ]
[ 31.19418104 1. 0. 0. 1. 0. ]
[ 31.19418104 0. 0. 1. 0. 1. ]
...,
[ 12. 0. 1. 0. 1. 0. ]
[ 18. 0. 1. 0. 0. 1. ]
[ 31.19418104 0. 0. 1. 1. 0. ]]

数字的年龄没有改变，其他obj特征变成了onehot编码的特征，各列意义可以查看的，

print(vec.feature_names_)：

['age', 'pclass=1st', 'pclass=2nd', 'pclass=3rd', 'sex=female', 'sex=male']

一个直观例子：

v = DictVectorizer(sparse=False)
v.fit_transform([{'a':1},{'a':2},{'a':3}])
Out[7]:
array([[ 1.],
       [ 2.],
       [ 3.]])
v.feature_names_
Out[8]:
['a']
v.fit_transform([{'a':'1'},{'a':'2'},{'a':'3'}])
Out[9]:
array([[ 1.,  0.,  0.],
       [ 0.,  1.,  0.],
       [ 0.,  0.,  1.]])
v.feature_names_
Out[10]:
['a=1', 'a=2', 'a=3']

注意，v.feature_names_输出顺序和v.fit_transform()生成顺序是一一对应的，

v.fit_transform([{'a':'2q'},{'a':'1v'},{'a':'3t'},{'a':'3t'}])
Out[17]:
array([[ 0.,  1.,  0.],
       [ 1.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  1.],
       [ 0.,  0.,  1.]])
v.feature_names_
Out[18]:
['a=1v', 'a=2q', 'a=3t']

然后，

np.argmax(np.array([[ 0.,  1.,  0.],
       [ 1.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  1.],
       [ 0.,  0.,  1.]]),axis=1)
Out[19]:
array([1, 0, 2, 2])

进一步的，也就是说v.feature_names_输出顺序对应于v.fit_transform()的非onehot排序。