重要接口inverse_transform  在上周的特征工程课中,我们学到了神奇的接口inverse_transform,可以将我们归一化,标准化,甚至做过哑变量的特征矩阵还原回原始数据中的特征矩阵,这几乎在向我们暗示,任何有inverse_transform这个接口的过程都是可逆的.PCA应该也是如此.在sklearn中,我们通过让原特征矩阵X右乘新特征空间矩阵V(k,n)来生成新特征矩阵X_dr,那理论上来说,让新特征矩阵X_dr右乘V(k,n)的逆矩阵 ,就可以将新特征矩阵X_dr还原为

DecisionTreeClassifier与红酒数据集 1 sklearn.tree.DecisionTreeClassifier class sklearn.tree.DecisionTreeClassifier (criterion=’gini’, splitter=’best’, max_depth=None, min_samples_split=2, min_samples_leaf=1, min_weight_fraction_leaf=0.0, max_features=None,

PCA中的SVD 1 PCA中的SVD哪里来? 细心的小伙伴可能注意到了,svd_solver是奇异值分解器的意思,为什么PCA算法下面会有有关奇异值分解的参数?不是两种算法么?我们之前曾经提到过,PCA和SVD涉及了大量的矩阵计算,两者都是运算量很大的模型,但其实,SVD有一种惊人的数学性质,即是它可以跳过数学神秘的宇宙,不计算协方差矩阵,直接找出一个新特征向量组成的n维空间,而这个n维空间就是奇异值分解后的右矩阵(所以一开始在讲解降维过程时,我们说”生成新特征向量组成的空间V",并非巧合,而

简述 在降维过程中,我们会减少特征的数量,这意味着删除数据,数据量变少则表示模型可以获取的信息会变少,模型的表现可能会因此受影响.同时,在高维数据中,必然有一些特征是不带有有效的信息的(比如噪音),或者有一些特征带有的信息和其他一些特征是重复的(比如一些特征可能会线性相关).我们希望能够找出一种办法来帮助我们衡量特征上所带的信息量,让我们在降维的过程中,能够即减少特征的数量,又保留大部分有效信息——将那些带有重复信息的特征合并,并删除那些带无效信息的特征等等——逐渐创造出能够代表原特征矩阵大部分

Wrapper包装法 包装法也是一个特征选择和算法训练同时进行的方法,与嵌入法十分相似,它也是依赖于算法自身的选择,比如coef_属性或feature_importances_属性来完成特征选择.但不同的是,我们往往使用一个目标函数作为黑盒来帮助我们选取特征,而不是自己输入某个评估指标或统计量的阈值.包装法在初始特征集上训练评估器,并且通过coef_属性或通过feature_importances_属性获得每个特征的重要性.然后,从当前的一组特征中修剪最不重要的特征.在修剪的集合上递归地重复该过

Embedded嵌入法 嵌入法是一种让算法自己决定使用哪些特征的方法,即特征选择和算法训练同时进行.在使用嵌入法时,我们先使用某些机器学习的算法和模型进行训练,得到各个特征的权值系数,根据权值系数从大到小选择特征. 这些权值系数往往代表了特征对于模型的某种贡献或某种重要性,比如决策树和树的集成模型中的feature_importances_属性,可以列出各个特征对树的建立的贡献,我们就可以基于这种贡献的评估,找出对模型建立最有用的特征. 因此相比于过滤法,嵌入法的结果会更加精确到模型的效用本身,

Filter过滤法 过滤方法通常用作预处理步骤,特征选择完全独立于任何机器学习算法.它是根据各种统计检验中的分数以及相关性的各项指标来选择特征 1 方差过滤 1.1 VarianceThreshold 这是通过特征本身的方差来筛选特征的类.比如一个特征本身的方差很小,就表示样本在这个特征上基本没有差异,可能特征中的大多数值都一样,甚至整个特征的取值都相同,那这个特征对于样本区分没有什么作用.所以无论接下来的特征工程要做什么,都要优先消除方差为0的特征.VarianceThreshold有重要参数

处理分类特征:编码与哑变量 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).然而在现实中,许多标签和特征在数据收集完毕的时候,都不是以数字来表现的.比如说,学历的取值可以是["小学",“初中”,“高中”,"大学"

缺失值 机器学习和数据挖掘中所使用的数据,永远不可能是完美的.很多特征,对于分析和建模来说意义非凡,但对于实际收集数据的人却不是如此,因此数据挖掘之中,常常会有重要的字段缺失值很多,但又不能舍弃字段的情况.因此,数据预处理中非常重要的一项就是处理缺失值. import pandas as pd data = pd.read_csv(r"C:\work\learnbetter\micro-class\ week 3 Preprocessing\Narrativedata.csv",ind

1 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”.譬如梯度和矩阵为核心的算法中,譬如逻辑回归,支持向量机,神经网络,无量纲化可以加快求解速度:而在距离类模型,譬如K近邻,K-Means聚类中, 无量纲化可以帮我们提升模型精度,避免某一个取值范围特别大的特征对距离计算造成影响.(一个特例是决策树和树的集成算法们,对决策树我们不需要无量纲化,决策树可以把任意数据都处理得很好.) 数据的无量纲

简介 我们从现实中收集的数据,几乎不可能是完美无缺的,往往都会有一些缺失值.面对缺失值,很多人选择的方式是直接将含有缺失值的样本删除,这是一种有效的方法,但是有时候填补缺失值会比直接丢弃样本效果更好,即便我们其实并不知道缺失值的真实样貌. 在sklearn中,我们可以使用sklearn.impute.SimpleImputer来轻松地将均值,中值,或者其他最常用的数值填补到数据中,在这个案例中,我们将使用均值,0,和随机森林回归来填补缺失值,并验证四种状况下的拟合状况,找出对使用的数据集来说最佳

RandomForestRegressor class sklearn.ensemble.RandomForestRegressor (n_estimators=’warn’, criterion=’mse’, max_depth=None, min_samples_split=2, min_samples_leaf=1, min_weight_fraction_leaf=0.0, max_features=’auto’, max_leaf_nodes=None, min_impurity_de

重要属性和接口 至此,我们已经讲完了所有随机森林中的重要参数,为大家复习了一下决策树的参数,并通过n_estimators,random_state,boostrap和oob_score这四个参数帮助大家了解了袋装法的基本流程和重要概念.同时,我们还介绍了.estimators_ 和 .oob_score_ 这两个重要属性.除了这两个属性之外,作为树模型的集成算法,随机森林自然也有.feature_importances_这个属性. 随机森林的接口与决策树完全一致,因此依然有四个常用接口:app

RandomForestClassifier class sklearn.ensemble.RandomForestClassifier (n_estimators=’10’, criterion=’gini’, max_depth=None, min_samples_split=2, min_samples_leaf=1, min_weight_fraction_leaf=0.0, max_features=’auto’, max_leaf_nodes=None, min_impurity_de

DecisionTreeRegressor class sklearn.tree.DecisionTreeRegressor (criterion=’mse’, splitter=’best’, max_depth=None, min_samples_split=2, min_samples_leaf=1, min_weight_fraction_leaf=0.0, max_features=None, random_state=None, max_leaf_nodes=None, min_im

PCA对手写数字数据集的降维 1. 导入需要的模块和库 from sklearn.decomposition import PCA from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier as RFC from sklearn.model_selection import cross_val_score import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import numpy as np 2.

到现在,我们已经完成了对PCA的讲解.我们讲解了重要参数参数n_components,svd_solver,random_state,讲解了三个重要属性:components_, explained_variance_以及explained_variance_ratio_,无数次用到了接口fit,transform,fit_transform,还讲解了与众不同的重要接口inverse_transform.所有的这些内容都可以被总结在这张图中:

重要参数n_components n_components是我们降维后需要的维度,即降维后需要保留的特征数量,降维流程中第二步里需要确认的k值,一般输入[0, min(X.shape)]范围中的整数.一说到K,大家可能都会想到,类似于KNN中的K和随机森林中的n_estimators,这是一个需要我们人为去确认的超参数,并且我们设定的数字会影响到模型的表现. 如果留下的特征太多,就达不到降维的效果,如果留下的特征太少,那新特征向量可能无法容纳原始数据集中的大部分信息,因此,n_component