datawhale 学习笔记——特征工程入门

拖延症又犯了，最后一天才写博客，。，不想给自己找啥理由了000。

特征工程介绍

我理解的特征工程是一种更深层的数据分析，为特定的数据做处理，深挖其中的信息，以便后续模型得到更好的效果。

本文是参考天池二手车预测比赛的教程——特征工程做的笔记，task3 中提到了很多特征处理的方法，主要介绍了其中的五种方法：

• 异常数据处理
• 特征构造
• 数据分桶
• 特征归一化
• 特征筛选

首先，导入需要的包，并载入数据：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from operator import itemgetterpath = './data/'
Train_data = pd.read_csv(path+'used_car_train_20200313.csv', sep=' ')
Test_data = pd.read_csv(path+'used_car_testA_20200313.csv', sep=' ')

接下来就是各种特征处理的方法了。

异常数据处理

这部分教程中使用的是箱线图来处理，箱线图的理解可以参考 箱线图的理解

总的来讲，就是根据四分位线，设置一个上边界线和下边界线。上下边界线分别是由上四分位数和下四分位数加减“箱子”的高度得到的。这里的箱子高度是指特定倍数的四分位数差，教程里设置的是三倍四分位数差。

数值超出上下边界线的数据被划分为异常数据。对于异常数据，我们可以选择截断或是直接删除的方式来处理，教程中采用的是后者。

对 power 特征进行数据处理，由于其中得异常值共九百多个，数量较多，因此，截断的方式更好。我对代码做了点更改，改成了截断的方式。代码如下（默认已经导入需要的包）：

def outliers_proc(data, col_name, scale=3):"""用于清洗异常值，默认用 box_plot（scale=3）进行清洗:param data: 接收 pandas.DataFrame 数据格式:param col_name: pandas 列名(单列):param scale: 尺度:return: 返回清洗后的数据"""def box_plot_outliers(data_ser, box_scale):"""利用箱线图找出异常值:param data_ser: 接收 pandas.Series 数据格式:param box_scale: 箱线图尺度，:return:"""iqr = box_scale * (data_ser.quantile(0.75) - data_ser.quantile(0.25))  # 计算箱子的高度val_low = data_ser.quantile(0.25) - iqr  # 计算下边界val_up = data_ser.quantile(0.75) + iqr  # 计算上边界rule_low = data_ser < val_low  # type = <class 'pandas.core.series.Series'>rule_up = data_ser > val_up  # 是一个布尔类型的一维数组return (rule_low, rule_up), (val_low, val_up)data_n = data.copy()data_series = data_n[col_name]  # 取出该特征的所有数据rule, value = box_plot_outliers(data_series, box_scale=scale)  # 找出异常值index = np.arange(data_series.shape[0])[rule[0] | rule[1]]  # 取出所有为 True 的元素下标，即异常值的元素下标（第一次遇到这种操作，神奇）print(f"abnormal data number is: {len(index)}")# data_n = data_n.drop(index) # 这里不做删除操作，做截断操作# data_n.reset_index(drop=True, inplace=True) # 重置索引，删除异常值时需要将索引重置，drop=True 表示不保留以前的索引for i in range(2):row = np.arange(data_series.shape[0])[rule[i]]  # 取出异常值的下标data_n.loc[row, [col_name]] = value[i]# print(data_n.loc[row, [col_name]], value[i])print(f"change {'low' if i == 0 else 'high'} data number is : {len(row)}")##########---------- 到这里数据就已经截断完了，下面是数据的展示 ----------##########print(f"Now column number is: {data_n.shape[0]}")index_low = np.arange(data_series.shape[0])[rule[0]]outliers = data_series.iloc[index_low]print("Description of data less than the lower bound is:")print(pd.Series(outliers).describe())index_up = np.arange(data_series.shape[0])[rule[1]]outliers = data_series.iloc[index_up]print("Description of data larger than the upper bound is:")print(pd.Series(outliers).describe())fig, ax = plt.subplots(1, 2, figsize=(10, 7))sns.boxplot(y=data[col_name], data=data, palette="Set1", ax=ax[0])sns.boxplot(y=data_n[col_name], data=data_n, palette="Set1", ax=ax[1])plt.show()return data_nTrain_data = outliers_proc(Train_data, 'power', scale=3)

运行结果如下：

abnormal data number is: 963
change low data number is : 0
change high data number is : 963
Now column number is: 150000
Description of data less than the lower bound is:
count 0.0
mean NaN
std NaN
min NaN
25% NaN
50% NaN
75% NaN
max NaN
Name: power, dtype: float64
Description of data larger than the upper bound is:
count 963.000000
mean 846.836968
std 1929.418081
min 376.000000
25% 400.000000
50% 436.000000
75% 514.000000
max 19312.000000
Name: power, dtype: float64

可以看到，一共 963 个异常数据，而且异常类型全都是超出上边界线。

特征构造

教程里在特征构造方面，主要是新构造了一些特征，构造一些认为对模型有帮助的特征。

第一个新特征是使用时间：data[‘creatDate’] - data[‘regDate’]，反应汽车使用时间，一般来说价格与使用时间成反比。这里的 creatDate 是广告发布时间；regDate 是汽车注册时间。二者相减，就是汽车的使用时间。由于时间数据有的格式解析有问题，在前天晚上的直播中，作者也解释了这个问题，因此，会有部分非法数据。一共有 15101 个非法数据，占总样本量过大，7.5%，教程里不建议删除。

第二个新特征是城市信息，作者根据邮编信息，提取出邮编内的城市信息。（直播中，作者解释了为什么知道这是德国的邮编格式）

最后就是计算某品牌的销售统计量，教程作者根据训练集中的数据信息，进行了一系列的统计计算。

特征如果使用完了，认为没有什么更多的信息了，就可以将其删除，降低一下维度。

数据分桶

数据分桶可以简单地理解成将数据离散化，其优点可以总结成如下三点：

1. 稀疏向量，计算速度更快。
2. 离散后的特征更稳定，鲁棒性更强，增强了对异常数据的抗干扰性。
3. 离散化可以引入非线性，类似于神经网的激活函数。

教程中对 power 特征进行了分桶操作：

bin = [i*10 for i in range(31)]
data['power_bin'] = pd.cut(data['power'], bin, labels=False)
print(data[['power_bin', 'power']].head())

运行结果：

power_bin power
0 5.0 60
1 NaN 0
2 16.0 163
3 19.0 193
4 6.0 68

特征归一化

特征归一化还是对刚才的 power 特征做的操作，可以先不对其进行异常值截断，先查看其特征分布：

Train_data['power'].plot.hist()
plt.show()

运行结果：

可以看到，特征很符合长尾分布的特点。长尾分布就是尾巴很长的分布，这种分布的尾巴处数据很少，如果数据出现不准的情况，会造成较大影响，毕竟尾巴处可参考的数据很少。

可以先对特征做 log 操作，然后再做归一化操作。

from sklearn import preprocessing
min_max_scaler = preprocessing.MinMaxScaler()
data['power'] = np.log(data['power'] + 1) 
data['power'] = ((data['power'] - np.min(data['power'])) / (np.max(data['power']) - np.min(data['power'])))
data['power'].plot.hist()
plt.show()

注意这里的 log 中 +1 的操作，目的是使计算后的数据值都大于 0。运行结果如下：

特征筛选

特征筛选有三种方法：（1）过滤式（2）包裹式（3）嵌入式

详细介绍请参考：特征选择/筛选方法总结

过滤式（Filter）

过滤式的思想就是给每个特征“打分”，相当于给特征赋予权值，权值越大，特征越重要。主要的“打分”方法有三种：

• 信息增益
• 卡方检验
• 相关系数

教程中使用的是相关系数进行打分，计算每个特征与 price 的相关系数。由于负相关也是一种强相关，因此打分时，需要将相关系数取绝对值。

教程中画了相关系数的热力图，可以很直观地感受到各特征之间的相关性强弱。

包裹式（Wrapper）

包裹式的主要思想是选择不同的特征子集，对不同的特征子集组合进行打分。将特征选择的问题转换成优化问题，寻找分值较高的特征子集。使用要使用的分类器作为一个评价函数，对特征子集进行打分。

教程里使用的 mlxtend.feature_selection 下的 SequentialFeatureSelector 方法进行特征选择，其中评价函数使用 LinearRegression。

嵌入式（Embedded）

在模型既定的情况下学习出对提高模型准确性最好的特征。也就是在确定模型的过程中，挑选出那些对模型的训练有重要意义的特征。

这个教程中没有给出案例，以后会有，留待下次记录。

最后

整个教程让人对特征有了一个更深的认识，通过教程，直接和间接地了解到了很多知识，很赞。有点遗憾的是，最近没有花太多时间在这上面，仅仅只是达到了一个入门的状态。不过每天都在进步的感觉还是很有成就感的。