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本文来自于csdn，本文章主要对真实数据（csv表格数据）的查看以及如何正确的分开训练测试集进行实战操作，希望对您的学习有帮助。
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三、开始实战（处理CSV表格数据）
５、查看训练集的特征图像信息以及特征之间的相关性
上一节粗略地查看了数据的统计信息，接下来需要从训练样本中得到更多的信息，从而对数据进行一些处理。
查看训练集的特征图像信息
为了防止误操作在查看的时候修改了训练集，所以先复制一份进行操作。对longitude和latitude（经纬度）以散点（scatter）的形式输出，看数据的地区分布。
| train_housing
= strat_train_set.copy()
train_housing.plot(kind="scatter",
x="longitude", y="latitude")
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若加上参数alpha=0.1可以看到数据高密度的区域，若alpha设为1，则和上面一样，alpha越靠近0则只加深越高密度的地方。
| train_housing.plot(kind="scatter",
x="longitude", y="latitude",
alpha=0.1) |
为了查看目标median_house_value的在各个地区的分布情况，所以可以增加参数c（用于对某参数显示颜色），参数s（表示某参数圆的半径），cmap表示一个colormap，jet为一个蓝到红的颜色，colorbar为右侧颜色条
| train_housing.plot(kind="scatter",
x="longitude", y="latitude",
alpha=0.4,
s=housing["population"]/100, label="population",
c="median_house_value", cmap=plt.get_cmap("jet"),
colorbar=True,)
plt.legend()
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查看特征之间的相关性
查看median_house_value与其他变量的线性相关性，并排序输出，数据越靠近1则越相关，靠近-1则越负相关，接近0为不相关。
| corr_matrix
= train_housing.corr()
corr_matrix["median_house_value"].sort_values
(ascending=False)
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可以看到除了与自己最相关以外，和median_income线性相关性很强。
然而上面只是计算了线性相关性，而特征之间可能是非线性的关系，因此需要画出图来看一下变量之间是否相关。（代码中只取其中的几个来看）
| from
pandas.tools.plotting import scatter_matrix
attributes = ["median_house_value",
"median_income", "total_rooms"]
scatter_matrix(housing[attributes], figsize=(12,
8))
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从第一行第二幅图，可以看到median_house_value和median_income的正线性相关性还是比较强的，但是还是看到一些问题，比如大于500000后的点可能在收集资料或预处理时设立的边界，使得变为一条直线一样；而且还有右下角一些奇异的点。为了让算法不学习到这些有问题的点，你可以去除这些相关区域的点。
特征之间的组合
两个特征对目标的相关性都不强，但是组合起来可能有较大的提升。最后还可以尝试一下特征的组合（不是特别重要）
| train_housing["rooms_per_household"]
= housing
["total_rooms"]/housing["households"]
train_housing["bedrooms_per_room"]
= housing
["total_bedrooms"]/housing["total_rooms"]
train_housing["population_per_household"]=housing
["population"]/housing["households"]
corr_matrix = train_housing.corr()
corr_matrix["median_house_value"].sort_values
(ascending=False)
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经过特征组合，可以看到新特征bedrooms_per_room对median_house_value的影响比较大（-0.2599），呈一定的负相关，即每个房子的卧室越少，价格反而越贵。
6、准备数据（数据预处理）
首先分开特征（feature）和目标标签（label），以median_house_value作为标签，其他作为特征。
| train_housing
= strat_train_set.drop("median_house_value",
axis=1)
train_housing_labels = strat_train_set["median_house_value"].copy() |
数据清洗
在第一节我们得知total_bedrooms存在一些缺失值，对于缺失值的处理有三种方案：
1、去掉含有缺失值的个体（dropna）
2、去掉含有缺失值的整个特征（drop）
3、给缺失值补上一些值（0、平均数、中位数等）（fillna）
| #train_housing.dropna(subset=["total_bedrooms"])
# option 1
#train_housing.drop("total_bedrooms",
axis=1) # option 2
median = train_housing["total_bedrooms"].median()
train_housing["total_bedrooms"].fillna(median)
# option 3
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为了得到更多可利用的数据，在这里我们选择方案3。
当然非常方便的Scikit-Learn也存在对缺失值处理的类Imputer。我们打算对所有地方的缺失值都补全，以防运行模型时发生错误。使用Imputer函数需要先定义一个补缺失值的策略（如median），由于median策略只能对实数值有效，所以需要将文本属性先去除，然后再补缺失值。最后使用fit方法对变量执行相应操作。
| from
sklearn.preprocessing import Imputer
imputer = Imputer(strategy="median")
housing_num = train_housing.drop("ocean_proximity",
axis=1)
imputer.fit(housing_num)
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对数据缺失值补全以后，一般需要转化为Numpy的矩阵格式，方便模型的输入，所以可以调用Imputer的transform()方法，当然fit和transform也可以合起来使用，即fit_transform()，这个函数会比分开调用要快一些。
| X
= imputer.transform(housing_num)
#X = imputer.fit_transform(housing_num)
#也可以将numpy格式的转换为pd格式
#housing_tr = pd.DataFrame(X, columns=housing_num.columns)
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处理类别文本特征
由于文本属性不能作median等操作，所以需要将文本特征编码为实数特征，对应Scikit-Learn中的类为LabelEncoder，通过调用LabelEncoder类，再使用fit_transform()方法自动将文本特征编码
| from
sklearn.preprocessing import LabelEncoder
encoder = LabelEncoder()
housing_cat = train_housing["ocean_proximity"]
housing_cat_encoded = encoder.fit_transform(housing_cat)
print(housing_cat_encoded)
print(encoder.classes_)
|
输出的数字编码与编码对应的类型为：
由于0到1的距离比0到3的距离要近，所以这种数字编码暗含了0和1的相似性比0到3的相似性要强，然而事实上并非如此，每个元素的相似性应趋于相等。如果该数字编码作为label，则只是一个标签，没有什么影响。但是如果用于特征，则这种数字编码不适用，应该采用one
hot编码（形式可以看下面的图），对应Scikit-Learn中的类为OneHotEncoder
| from
sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
encoder = OneHotEncoder()
housing_cat_1hot = encoder.fit_transform(housing_cat_encoded.reshape(-1,1))
|
默认的输出结果为稀疏矩阵Scipy（sparse matrix），而不是Numpy，由于矩阵大部分为0，浪费空间，所以使用稀疏矩阵存放，如果想看矩阵的具体样子，则用toarray（）方法变为dense
matrix（Numpy）。
| housing_cat_1hot.toarray() |
上述文本编码先经过数字编码再转为one hot编码用了两步，当然也可以一步到位，直接从文本编码到one
hot，对应Scikit-Learn中的类为LabelBinarizer
| from
sklearn.preprocessing import LabelBinarizer
encoder = LabelBinarizer()
#encoder = LabelBinarizer(sparse_output=True)
housing_cat_1hot = encoder.fit_transform(housing_cat)
|
要注意的是，不设参数sparse_output=True的话，默认输出的是Numpy矩阵。
自定义Transformer
由于Scikit-Learn中的函数中提供的Transformer方法并不一定适用于真实情形，所以有时候需要自定义一个Transformer，与Scikit-Learn能够做到“无缝结合”，比如pineline（以后会说到）。定义类时需要加入基础类：BaseEstimator（必须），以及TransformerMixin（用于自动生成fit_transformer()方法）。下面是一个例子：用于增加组合特征的Trainsformer
| from
sklearn.base import BaseEstimator, TransformerMixin
rooms_ix, bedrooms_ix, population_ix, household_ix
= 3, 4, 5, 6
class CombinedAttributesAdder(BaseEstimator,
TransformerMixin):
def __init__(self, add_bedrooms_per_room = True):
# no *args or **kargs
self.add_bedrooms_per_room = add_bedrooms_per_room
def fit(self, X, y=None):
return self # nothing else to do
def transform(self, X, y=None):
rooms_per_household = X[:, rooms_ix] / X[:,
household_ix]
population_per_household = X[:, population_ix]
/ X[:, household_ix]
if self.add_bedrooms_per_room:
bedrooms_per_room = X[:, bedrooms_ix] / X[:,
rooms_ix]
return np.c_[X, rooms_per_household, population_per_household,
bedrooms_per_room]
else:
return np.c_[X, rooms_per_household, population_per_household]
attr_adder = CombinedAttributesAdder(add_bedrooms_per_room=False)
housing_extra_attribs = attr_adder.transform(housing.values)
|
在该代码中，init中设置参数，可以调整是否加入该元素，用于尝试确定加入该元素是否对模型效果提升，方便修改，节省时间。
特征缩放
由于机器学习算法在不同尺度范围的特征之间表现的不好，比如total number of rooms范围是6-39320，而median_incomes范围是0-15。因此需要对特征的范围进行缩放，对应Scikit-Learn中的类为：
1、MinMaxScaler：将特征缩放到0-1之间，但异常值对这个影响比较大，比如异常值为100，缩放0-15为0-0.15;
2、feature_range：可以自定义缩放的范围，不一定是0-1;
3、StandardScaler：标准化（减均值，除方差），对异常值的影响较小，但可能会不符合某种范围
需要注意：每次缩放只能针对训练集或只是测试集，而不能是整个数据集，这是由于测试集（或新数据）不属于训练范围。
Transformation Pipelines
可以看到，上述有非常多的转换操作，并按一定的顺序执行，但是再次处理其他数据（如测试数据）时需要重新调用执行众多步骤，代码看起来过于繁琐。所以Scikit-Learn提供了Pineline类来帮助这种一系列的转换，把这些转换封装为一个转换。下面是一个简单的例子。
| from
sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
num_pipeline = Pipeline([
('imputer', Imputer(strategy="median")),
('attribs_adder', CombinedAttributesAdder()),
('std_scaler', StandardScaler()),
])
housing_num_tr = num_pipeline.fit_transform(housing_num)
|
Pipeline是由（name(名字)，Estimator(类)）对组成，但最后一个必须为transformer，这是因为要形成fit_transform()方法
上面的pineline只是用于处理实数特征的，对于处理类别特征的还有另一个Pineline，这就可以使用FearureUnion类来结合多个pineline，多个Pineline可以并行处理，最后将结果拼接在一起输出。
由于Scikit-Learn没有处理Pandas数据的DataFrame，因此需要自己自定义一个如下：
| from
sklearn.base import BaseEstimator, TransformerMixin
class DataFrameSelector(BaseEstimator, TransformerMixin):
def __init__(self, attribute_names):
self.attribute_names = attribute_names
def fit(self, X, y=None):
return self
def transform(self, X):
return X[self.attribute_names].values
|
然后就可以通过FeatureUnion类结合两个Pineline
| from
sklearn.pipeline import FeatureUnion
num_attribs = list(housing_num)
cat_attribs = ["ocean_proximity"]
num_pipeline = Pipeline([
('selector', DataFrameSelector(num_attribs)),
('imputer', Imputer(strategy="median")),
('attribs_adder', CombinedAttributesAdder()),
('std_scaler', StandardScaler()),
])
cat_pipeline = Pipeline([
('selector', DataFrameSelector(cat_attribs)),
('label_binarizer', LabelBinarizer()),
])
full_pipeline = FeatureUnion(transformer_list=[
("num_pipeline", num_pipeline),
("cat_pipeline", cat_pipeline),
])
housing_prepared = full_pipeline.fit_transform(train_housing)
！ |
需要注意：在scikit-learn == 0.18.0及以前版本LabelBinarizer()用在Pineline没有问题；而在0.19.0版本则会报错，因此需要自己定义一个新的LabelBinarizer_new()，代码如下；0.20.0版本以后可以使用新的类CategoricalEncoder()
| from
sklearn.base import BaseEstimator, TransformerMixin
class LabelBinarizer_new(TransformerMixin, BaseEstimator):
def fit(self, X, y = 0):
self.encoder = None
return self
def transform(self, X, y = 0):
if(self.encoder is None):
print("Initializing encoder")
self.encoder = LabelBinarizer();
result = self.encoder.fit_transform(X)
else:
result = self.encoder.transform(X)
return result
|
|
