本文主要關(guān)注在Python中進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理的技術(shù)。學(xué)習(xí)算法的出眾表現(xiàn)與特定的數(shù)據(jù)類型有密切關(guān)系。而對(duì)于沒(méi)有經(jīng)過(guò)縮放或非標(biāo)準(zhǔn)化的特征，學(xué)習(xí)算法則會(huì)給出魯莽的預(yù)測(cè)。像XGBoost這樣的算法明確要求虛擬編碼數(shù)據(jù)，而決策樹(shù)算法在有些情況下好像完全不關(guān)心這些!

[[179353]]

簡(jiǎn)而言之，預(yù)處理是指在你將數(shù)據(jù)“喂給”算法之前進(jìn)行的一系列轉(zhuǎn)換操作。在Python中，scikit-learn庫(kù)在sklearn.preprocessing下有預(yù)裝的功能。有更多的選擇來(lái)進(jìn)行預(yù)處理，這將是我們要探索的。

讀完本文，你將具備數(shù)據(jù)預(yù)處理的基本技能并對(duì)其有更深入的理解。為了方便起見(jiàn)，我附上了進(jìn)一步學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)算法的一些資源，并且為更好地掌握這些概念，設(shè)計(jì)了幾個(gè)小練習(xí)。

可用數(shù)據(jù)集

本文中，我使用了部分的貸款預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)，缺失觀測(cè)值的數(shù)據(jù)已被移除(需要數(shù)據(jù)的讀者朋友，請(qǐng)?jiān)谠u(píng)論區(qū)留下電郵地址，我們會(huì)把數(shù)據(jù)發(fā)給你——譯者注)。

備注：貸款預(yù)測(cè)問(wèn)題中，測(cè)試集數(shù)據(jù)是訓(xùn)練集的子集。

現(xiàn)在，讓我們從導(dǎo)入重要的包和數(shù)據(jù)集開(kāi)始。

對(duì)我們的數(shù)據(jù)集進(jìn)行仔細(xì)觀察。

特征縮放

特征縮放是用來(lái)限制變量范圍的方法，以讓它們能在相同的尺度上進(jìn)行比較。這是在連續(xù)變量上操作的。讓我們輸出數(shù)據(jù)集中所有連續(xù)變量的分布。

理解以上圖示后，我們推斷ApplicantIncome(申請(qǐng)人收入) 和CoapplicantIncome(共同申請(qǐng)人收入) 有相似的尺度范圍(0-50000$)，LoanAmount(貸款額度) 以千為單位，范圍在0 到 600$之間，而Loan_Amount_Term(貸款周期)與其它變量完全不同，因?yàn)樗膯挝皇窃路荩渌兞繂挝皇敲涝?/p>

如果我們嘗試應(yīng)用基于距離的算法，如KNN，在這些特征上，范圍***的特征會(huì)決定最終的輸出結(jié)果，那么我們將得到較低的預(yù)測(cè)精度。我們可通過(guò)特征縮放解決這個(gè)問(wèn)題。讓我們實(shí)踐一下。

資料：閱讀這篇關(guān)于KNN的文章獲得更好的理解。(https://www.analyticsvidhya.com/blog/2014/10/introduction-k-neighbours-algorithm-clustering/)

讓我們?cè)谖覀兊臄?shù)據(jù)集中試試KNN，看看它表現(xiàn)如何。

我們得到了大約61%的正確預(yù)測(cè)，這不算糟糕，但在真正實(shí)踐中，這是否足夠?我們能否將該模型部署于實(shí)際問(wèn)題中?為回答該問(wèn)題，讓我們看看在訓(xùn)練集中關(guān)于Loan_Status(貸款狀態(tài)) 的分布。

大約有70%貸款會(huì)被批準(zhǔn)，因?yàn)橛休^高的貸款批準(zhǔn)率，我們就建立一個(gè)所有貸款都通過(guò)的預(yù)測(cè)模型，繼續(xù)操作并檢測(cè)我們的預(yù)測(cè)精度。

哇!通過(guò)猜測(cè)，我們獲得63%的精度。這意味著，該模型比我們的預(yù)測(cè)模型得到更高的精度?

這可能是因?yàn)槟承┚哂休^大范圍的無(wú)關(guān)緊要的變量主導(dǎo)了目標(biāo)函數(shù)。我們可以通過(guò)縮小所有特征到同樣的范圍來(lái)消除該問(wèn)題。Sklearn提供了MinMaxScaler 工具將所有特征的范圍縮小到0-1之間，MinMaxScaler 的數(shù)學(xué)表達(dá)式如下所示：

讓我們?cè)谖覀兊膯?wèn)題中試試該工具。

現(xiàn)在，我們已經(jīng)完成縮放操作，讓我們?cè)诳s放后的數(shù)據(jù)上應(yīng)用KNN并檢測(cè)其精度。

太好了!我們的精度從61%提升到了75%。這意味在基于距離的方法中(如：KNN)，一些大范圍的特征對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果有決定性作用。

應(yīng)當(dāng)牢記，當(dāng)使用基于距離的算法時(shí)，我們必須嘗試將數(shù)據(jù)縮放，這樣較不重要的特征不會(huì)因?yàn)樽陨磔^大的范圍而主導(dǎo)目標(biāo)函數(shù)。此外，具有不同度量單位的特征也應(yīng)該進(jìn)行縮放，這樣給每個(gè)特征具有相同的初始權(quán)重，最終我們會(huì)得到更好的預(yù)測(cè)模型。

練習(xí)1

嘗試?yán)眠壿嫽貧w模型做相同的練習(xí)(參數(shù): penalty=’l2′,C=0.01)， 并請(qǐng)?jiān)谠u(píng)論區(qū)留下縮放前后的精度。

特征標(biāo)準(zhǔn)化

在進(jìn)入這部分內(nèi)容前，我建議你先完成練習(xí)1。

在之前的章節(jié)，我們?cè)谫J款預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)集之上操作，并在其上擬合出一個(gè)KNN學(xué)習(xí)模型。通過(guò)縮小數(shù)據(jù)，我們得到了75%的精度，這看起來(lái)十分不錯(cuò)。我在邏輯回歸模型上嘗試了同樣的練習(xí)， 并得到如下結(jié)果：

縮放前：61%

縮放后：63%

縮放后的精度與我們憑猜測(cè)得到的預(yù)測(cè)精度相近，這并不是很了不起的成就。那么，這是怎么回事呢?在精度上，為什么不像用KNN一樣有令人滿意的提升?

資料：https://www.analyticsvidhya.com/blog/2015/08/comprehensive-guide-regression/獲得對(duì)邏輯回歸更好的理解。

答案在此：

在邏輯回歸中，每個(gè)特征都被分配了權(quán)重或系數(shù)(Wi)。如果某個(gè)特征有相對(duì)來(lái)說(shuō)比較大的范圍，而且其在目標(biāo)函數(shù)中無(wú)關(guān)緊要，那么邏輯回歸模型自己就會(huì)分配一個(gè)非常小的值給它的系數(shù)，從而中和該特定特征的影響優(yōu)勢(shì)，而基于距離的方法，如KNN，沒(méi)有這樣的內(nèi)置策略，因此需要縮放。

我們是否忘了什么?我們的邏輯模型的預(yù)測(cè)精度和猜測(cè)的幾乎接近。

現(xiàn)在，我將在此介紹一個(gè)新概念，叫作標(biāo)準(zhǔn)化。很多Sklearn中的機(jī)器學(xué)習(xí)算法都需要標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)，這意味數(shù)據(jù)應(yīng)具有零均值和單位方差。

標(biāo)準(zhǔn)化(或Z-score正則化)是對(duì)特征進(jìn)行重新調(diào)整，讓數(shù)據(jù)服從基于 μ=0 和 σ=1的標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布，其中μ是均值(平均值)而σ是關(guān)于均值的標(biāo)準(zhǔn)偏差。樣本的標(biāo)準(zhǔn)分?jǐn)?shù)(也稱為z-scores)按如下所示的方法計(jì)算：

線性模型中因子如l1，l2正則化和學(xué)習(xí)器的目標(biāo)函數(shù)中的SVM中的RBF核心假設(shè)所有的特征都集中在0周?chē)⑶矣兄嗤樞虻钠睢?/p>

有更大順序的方差的特征將在目標(biāo)函數(shù)上起決定作用，因?yàn)榍懊娴恼鹿?jié)中，有著更大范圍的特征產(chǎn)生過(guò)此情形。 正如我們?cè)诰毩?xí)1中看到的，沒(méi)進(jìn)行任何預(yù)處理的數(shù)據(jù)之上的精度是61%，讓我們標(biāo)準(zhǔn)化我們的數(shù)據(jù)，在其上應(yīng)用邏輯回歸。Sklearn提供了尺度范圍用于標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)。

我們?cè)俅芜_(dá)到縮放后利用KNN所能達(dá)到的我們***的精度。這意味著，當(dāng)使用l1或l2正則化估計(jì)時(shí)，標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)幫助我們提高預(yù)測(cè)模型的精度。其它學(xué)習(xí)模型，如有歐幾里得距離測(cè)量的KNN、k-均值、SVM、感知器、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、線性判別分析、主成分分析對(duì)于標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)可能會(huì)表現(xiàn)更好。

盡管如此，我還是建議你要理解你的數(shù)據(jù)和對(duì)其將要使用的算法類型。過(guò)一段時(shí)間后，你會(huì)有能力判斷出是否要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化操作。

備注：在縮放和標(biāo)準(zhǔn)化中二選一是個(gè)令人困惑的選擇，你必須對(duì)數(shù)據(jù)和要使用的學(xué)習(xí)模型有更深入的理解，才能做出決定。對(duì)于初學(xué)者，你可以兩種方法都嘗試下并通過(guò)交叉驗(yàn)證精度來(lái)做出選擇。

資料： https://www.analyticsvidhya.com/blog/2015/11/improve-model-performance-cross-validation-in-python-r/ 會(huì)對(duì)交叉驗(yàn)證有更好的理解。

練習(xí)2

嘗試?yán)肧VM模型做相同的練習(xí)，并請(qǐng)?jiān)谠u(píng)論區(qū)留下標(biāo)準(zhǔn)化前后的精度。

資料： https://www.analyticsvidhya.com/blog/2015/10/understaing-support-vector-machine-example-code/ 會(huì)對(duì)SVM有更好的理解。

標(biāo)簽編碼

在前面的章節(jié)里，我們對(duì)連續(xù)數(shù)字特征做了預(yù)處理。但是，我們的數(shù)據(jù)集還有其它特征，如性別(Gender)、婚否(Married)、供養(yǎng)人(Dependents)、自雇與否(Self-Employed)和教育程度(Education)。所有這些類別特征的值是字符型的。例如，性別(Gender)有兩個(gè)層次，或者是男性(Male)，或者是女性(Female)。讓我們把這些特征放進(jìn)我們的邏輯回歸模型中。

我們得到一個(gè)錯(cuò)誤信息：不能把字符型轉(zhuǎn)換成浮點(diǎn)型。因此，這里真正在發(fā)生的事是像邏輯回歸和基于距離的學(xué)習(xí)模式，如KNN、SVM、基于樹(shù)的方法等等，在Sklearn中需要數(shù)字型數(shù)組。擁有字符型值的特征不能由這些學(xué)習(xí)模式來(lái)處理。

Sklearn提供了一個(gè)非常有效的工具把類別特征層級(jí)編碼成數(shù)值。LabelEncoder用0到n_classes-1之間的值對(duì)標(biāo)簽進(jìn)行編碼。

讓我們對(duì)所有的類別特征進(jìn)行編碼。

我們所有的類別特征都已編碼。用X_train.head()可以查看更新了的數(shù)據(jù)集。我們將看下性別(Gender)在編碼前后的頻率分布。

現(xiàn)在我們已經(jīng)完成了標(biāo)簽編碼，讓我們?cè)谕瑫r(shí)有著類別和連續(xù)特征的數(shù)據(jù)集上運(yùn)行邏輯回歸模型。

現(xiàn)在可以用了。但是，精度仍然和我們從數(shù)字特征標(biāo)準(zhǔn)化之后用邏輯回歸得到的一樣。這意味著我們加入的類別特征在我們的目標(biāo)函數(shù)中不是非常顯著。

練習(xí)3

試試用所有的特征作為非獨(dú)立變量進(jìn)行決策樹(shù)分類，并評(píng)論一下你得到的精度。

資料：瀏https://www.analyticsvidhya.com/blog/2016/04/complete-tutorial-tree-based-modeling-scratch-in-python/ 中關(guān)于決策樹(shù)的內(nèi)容以更好地理解。

一位有效編碼(One-Hot-Encoding，主要是采用位狀態(tài)寄存器來(lái)對(duì)某個(gè)狀態(tài)進(jìn)行編碼，每個(gè)狀態(tài)都有自己獨(dú)立的寄存器位，并且在任意時(shí)候只有一位有效——譯者注)。

一位有效編碼把每個(gè)帶有n個(gè)可能值的類別特征轉(zhuǎn)換成n個(gè)二進(jìn)制特征，只有一個(gè)是有效的。

大多數(shù)機(jī)器學(xué)習(xí)算法不是為每個(gè)特征設(shè)置單個(gè)權(quán)重就是計(jì)算樣本之間的距離。如線性模型算法(例如：邏輯回歸)屬于***類。

讓我們看一看一個(gè)來(lái)自loan_prediction數(shù)據(jù)集的例子。特征從屬(Feature Dependents)有4個(gè)可能的值：0、1、2和3+，這些是編過(guò)碼的，沒(méi)有丟掉0、1、2和3的一般性。

在線性分類器中，我們就分配一個(gè)權(quán)重“W”給這個(gè)特征，這將在W*Dependents+K>0或相當(dāng)于W*Dependents

Let f(w)= W*Dependents

讓f(w)=W*Dependents

由方程獲得的可能值是0、W、2W和3W。這個(gè)方程的一個(gè)問(wèn)題是權(quán)重W不能在4個(gè)選擇的基礎(chǔ)上得到。它可以用下面的方法來(lái)決定：

•  所有導(dǎo)致同樣的決定(所有的值
• 3：2的層級(jí)分配(當(dāng)f(w)>2W時(shí)的決策區(qū)間)
•  2：2的層級(jí)分配(當(dāng)f(w)>W時(shí)的決策區(qū)間)

這里我們可以看到丟失了許多不同的可能決策，比如：“0”和“2W”應(yīng)該給予相同的標(biāo)簽，“3W”和“W”是額外的。

這個(gè)問(wèn)題可以通過(guò)一位有效編碼來(lái)解決，因?yàn)樗行У匕烟卣?ldquo;從屬”的維度從1變成4，這樣特征“從屬”的每個(gè)值將有自己的權(quán)重。更新了的決策方程將是f'(w) < K。

這里，f'(w) = W1*D_0 + W2*D_1 + W3*D_2 + W4*D_3

所有4個(gè)新變量有布爾型值(0或1)。

同樣的事發(fā)生在基于距離的方法中，如KNN。沒(méi)有編碼，“0”和“1”從屬值之間的距離是1，在“0”和“3+”之間的距離是3，這不是所期望的，因?yàn)檫@兩個(gè)距離應(yīng)該類似。在編碼后，值將有新特征(列序列是0，1，2，3+)：[1,0,0,0]和[0,0,0,1](最初我們找到的在“0”和“3+”之間的距離)，現(xiàn)在這個(gè)距離將會(huì)是√2。

對(duì)于基于樹(shù)的方法，同樣的情況(在一個(gè)特征中有2個(gè)以上的值)可能在一定程度上影響輸出，但是如果像隨機(jī)森林的方法，若有足夠深的深度，無(wú)需一位有效編碼就能夠處理類別變量。

現(xiàn)在，讓我們看下不同算法中的一位有效編碼的實(shí)現(xiàn)。

讓我們創(chuàng)建一個(gè)邏輯回歸模型用于分類，而不使用一位有效編碼。

現(xiàn)在，我們對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行編碼。

現(xiàn)在，讓我們?cè)谝晃挥行Ь幋a了的數(shù)據(jù)上應(yīng)用邏輯回歸模型

到此，我們?cè)俅蔚玫?**的精度是0.75，這是我們迄今所能得到的。在這個(gè)例子中，邏輯回歸正則(C)參數(shù)是1，早前我們用的是C=0.01。

結(jié)語(yǔ)

本文的目的是讓你熟悉基本的數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)并對(duì)其適用性有更深入的理解。

這些方法有用是因?yàn)樗惴ǖ幕炯僭O(shè)。這絕不是一些方法的詳盡列表的堆砌。我鼓勵(lì)你用這些方法嘗試一下，因?yàn)樗鼈兡芨鶕?jù)手頭的問(wèn)題進(jìn)行大量的修改。

在我的下一篇博文中，我計(jì)劃提供更好的數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)，像管道和減噪，敬請(qǐng)關(guān)注關(guān)于數(shù)據(jù)預(yù)處理更深入的探討。

你喜歡本文嗎?你是否采用其它不同的方式、包或庫(kù)來(lái)執(zhí)行這些任務(wù)?