本次主要学习的是特征工程的相关内容
Datawhale 零基础入门数据挖掘-Task3 特征工程
常见的特征工程包括：
1、异常处理：
通过箱线图（或 3-Sigma）分析删除异常值；
BOX-COX 转换（处理有偏分布）；
长尾截断；
2、特征归一化/标准化：
标准化（转换为标准正态分布）；
归一化（抓换到 [0,1] 区间）；
针对幂律分布，可以采用公式：
3、数据分桶：
等频分桶；
等距分桶；
Best-KS 分桶（类似利用基尼指数进行二分类）；
卡方分桶；
4、缺失值处理：
不处理（针对类似 XGBoost 等树模型）；
删除（缺失数据太多）；
插值补全，包括均值/中位数/众数/建模预测/多重插补/压缩感知补全/矩阵补全等；
分箱，缺失值一个箱；
5、特征构造：
构造统计量特征，报告计数、求和、比例、标准差等；
时间特征，包括相对时间和绝对时间，节假日，双休日等；
地理信息，包括分箱，分布编码等方法；
非线性变换，包括 log/ 平方/ 根号等；
特征组合，特征交叉；
仁者见仁，智者见智。
6、特征筛选
过滤式（filter）：先对数据进行特征选择，然后在训练学习器，常见的方法有 Relief/方差选择发/相关系数法/卡方检验法/互信息法；
包裹式（wrapper）：直接把最终将要使用的学习器的性能作为特征子集的评价准则，常见方法有 LVM（Las Vegas Wrapper） ；
嵌入式（embedding）：结合过滤式和包裹式，学习器训练过程中自动进行了特征选择，常见的有 lasso 回归；
7、降维
PCA/ LDA/ ICA；
特征选择也是一种降维。
删除异常值
这里有一个包装了的异常值代码
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 数据格式
:param col_name: pandas 列名
:param scale: 尺度
:return:
"""
def box_plot_outliers(data_ser, box_scale):
"""
利用箱线图去除异常值
: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))
val_low = data_ser.quantile(0.25) - iqr
val_up = data_ser.quantile(0.75) + iqr
rule_low = (data_ser < val_low)
rule_up = (data_ser > val_up)
return (rule_low, rule_up), (val_low, val_up)
data_n = data.copy()
data_series = data_n[col_name]
rule, value = box_plot_outliers(data_series, box_scale=scale)
index = np.arange(data_series.shape[0])[rule[0] | rule[1]]
print("Delete number is: {}".format(len(index)))
data_n = data_n.drop(index)
data_n.reset_index(drop=True, inplace=True)
print("Now column number is: {}".format(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])
return data_n
特征构造——数据分桶
进行数据分桶的原因：
# 1. 离散后稀疏向量内积乘法运算速度更快，计算结果也方便存储，容易扩展；
# 2. 离散后的特征对异常值更具鲁棒性，如 age>30 为 1 否则为 0，对于年龄为 200 的也不会对模型造成很大的干扰；
# 3. LR 属于广义线性模型，表达能力有限，经过离散化后，每个变量有单独的权重，这相当于引入了非线性，能够提升模型的表达能力，加大拟合；
# 4. 离散后特征可以进行特征交叉，提升表达能力，由 M+N 个变量编程 M*N 个变量，进一步引入非线形，提升了表达能力；
# 5. 特征离散后模型更稳定，如用户年龄区间，不会因为用户年龄长了一岁就变化
数据的处理有时需要进行取对数、归一化
特征筛选
最简单的方法就是看各变量之间的相关性矩阵热图
data_numeric = data[['power', 'kilometer', 'brand_amount', 'brand_price_average','brand_price_max', 'brand_price_median']]
correlation = data_numeric.corr()
f , ax = plt.subplots(figsize = (7, 7))
plt.title('Correlation of Numeric Features with Price',y=1,size=16)
sns.heatmap(correlation,square = True, vmax=0.8)
