Sklearn与特征工程

Scikit-learn与特征工程

“数据决定了机器学习的上限，而算法只是尽可能逼近这个上限”，这句话很好的阐述了数据在机器学习中的重要性。大部分直接拿过来的数据都是特征不明显的、没有经过处理的或者说是存在很多无用的数据，那么需要进行一些特征处理，特征的缩放等等，满足训练数据的要求。

我们将初次接触到Scikit-learn这个机器学习库的使用

Scikit-learn

• Python语言的机器学习工具
• 所有人都适用，可在不同的上下文中重用
• 基于NumPy、SciPy和matplotlib构建
• 开源、商业可用 - BSD许可
• 目前稳定版本0.18

自2007年发布以来，scikit-learn已经成为最给力的Python机器学习库（library）了。scikit-learn支持的机器学习算法包括分类，回归，降维和聚类。还有一些特征提取（extracting features）、数据处理（processing data）和模型评估（evaluating models）的模块。作为Scipy库的扩展，scikit-learn也是建立在Python的NumPy和matplotlib库基础之上。NumPy可以让Python支持大量多维矩阵数据的高效操作，matplotlib提供了可视化工具，SciPy带有许多科学计算的模型。     scikit-learn文档完善，容易上手，丰富的API，使其在学术界颇受欢迎。开发者用scikit-learn实验不同的算法，只要几行代码就可以搞定。scikit-learn包括许多知名的机器学习算法的实现，包括LIBSVM和LIBLINEAR。还封装了其他的Python库，如自然语言处理的NLTK库。另外，scikit-learn内置了大量数据集，允许开发者集中于算法设计，节省获取和整理数据集的时间。

安装的话参考下面步骤： 创建一个基于Python3的虚拟环境：

mkvirtualenv -p /usr/local/bin/python3.6 ml3

在ubuntu的虚拟环境当中运行以下命令

pip3 install Scikit-learn

然后通过导入命令查看是否可以使用：

import sklearn

数据的特征工程

从数据中抽取出来的对预测结果有用的信息，通过专业的技巧进行数据处理，是的特征能在机器学习算法中发挥更好的作用。优质的特征往往描述了数据的固有结构。 最初的原始特征数据集可能太大，或者信息冗余，因此在机器学习的应用中，一个初始步骤就是选择特征的子集，或构建一套新的特征集，减少功能来促进算法的学习，提高泛化能力和可解释性。

例如：你要查看不同地域女性的穿衣品牌情况，预测不同地域的穿衣品牌。如果其中含有一些男性的数据，是不是要将这些数据给去除掉

特征工程的意义

• 更好的特征意味着更强的鲁棒性
• 更好的特征意味着只需用简单模型
• 更好的特征意味着更好的结果

特征工程之特征处理

特征工程中最重要的一个环节就是特征处理，特征处理包含了很多具体的专业技巧

• 特征预处理
  • 单个特征
    • 归一化
    • 标准化
    • 缺失值
  • 多个特征
    • 降维
      • PCA

特征工程之特征抽取与特征选择

如果说特征处理其实就是在对已有的数据进行运算达到我们目标的数据标准。特征抽取则是将任意数据格式（例如文本和图像）转换为机器学习的数字特征。而特征选择是在已有的特征中选择更好的特征。后面会详细介绍特征选择主要区别于降维。