机器学习——数据预处理

基础

机器学习主要有两种，监督学习和非监督学习。监督学习就是督促计算机去学习，明确告诉它目标是什么，非监督学习是让计算机“自学成才”，没有设定目标，学习完告诉我你学到了什么

# encoding=utf-8

from sklearn import linear_model
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 房屋面积与价格历史数据（csv文件）
data = np.array([[150, 6450], [200, 7450], [250, 8450], [300, 9450], [350, 11450], [400, 15450], [600, 18450]])
# print data[:, 0].reshape(-1, 1)
# plt.scatter(data[:, 0], data[:, 1], color='blue')
# plt.show()

# 线性模型
# regr = linear_model.LinearRegression()
# 拟合
# regr.fit(data[:, 0].reshape(-1, 1), data[:, 1])
# 直线的斜率、截距
# a, b = regr.coef_, regr.intercept_
# print a, b
# plt.plot(data[:,0],regr.predict(data[:,0].reshape(-1,1)),color='red',linewidth=4)
# plt.scatter(data[:, 0], regr.predict(data[:, 0].reshape(-1, 1)), color='red')
# 预测175天和800天房价数据
# print regr.predict(175)
# print regr.predict(800)
# plt.show()

数据预处理

导入类库

from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer, TfidfVectorizer
import jieba
from sklearn.feature_selection import VarianceThreshold
from sklearn.preprocessing import StandardScaler, MinMaxScaler

数据处理

字典数据抽取

代码

def dictvec():
    '''
    字典数据抽取：DictVectorizer
    sprase：为False时生成矩阵形式
    fit_transform：训练数据集
    get_feature_names：获取特征名，即列名或表头
    inverse_transform：得到每行数据中为1的数据（为1即为存在）
    :return:
    '''
    dict = DictVectorizer(sparse=False)
    data = dict.fit_transform(
        [{'city': '北京', 'pos': '北方', 'temperature': 100},
         {'city': '上海', 'pos': '南方', 'temperature': 60},
         {'city': '深圳', 'pos': '南方', 'temperature': 30},
         {'city': '重庆', 'pos': '南方', 'temperature': 70},
         {'city': '北京', 'pos': '北方', 'temperature': 100}])

    print(dict.get_feature_names())
    print(dict.inverse_transform(data))
    print(data)
    return None

 

结果

'''
['city=上海', 'city=北京', 'city=深圳', 'city=重庆', 'pos=北方', 'pos=南方', 'temperature']
[{'city=北京': 1.0, 'pos=北方': 1.0, 'temperature': 100.0}, {'city=上海': 1.0, 'pos=南方': 1.0, 'temperature': 60.0}, {'city=深圳': 1.0, 'pos=南方': 1.0, 'temperature': 30.0}, {'city=重庆': 1.0, 'pos=南方': 1.0, 'temperature': 70.0}, {'city=北京': 1.0, 'pos=北方': 1.0, 'temperature': 100.0}]
[[  0.   1.   0.   0.   1.   0. 100.]
 [  1.   0.   0.   0.   0.   1.  60.]
 [  0.   0.   1.   0.   0.   1.  30.]
 [  0.   0.   0.   1.   0.   1.  70.]
 [  0.   1.   0.   0.   1.   0. 100.]]
'''

英文特征值化

代码

def countvec():
    '''
    对文本进行特征值化：CountVectorizer对文本中的词可进行统计
    排序：会按照英文常用性进行排序
    停用：a 等无显著特征的词会被停用
    :return: None
    '''
    cv = CountVectorizer()
    data = cv.fit_transform(['this is a test test', 'we have a test'])

    print(cv.get_feature_names())
    print(data.toarray())
    return None

 

结果

'''
['have', 'is', 'test', 'this', 'we']
[[0 1 2 1 0]
 [1 0 1 0 1]]
'''

中文特征值化

代码

def cutword():
    # 分词
    con1 = jieba.cut('天空灰得像哭过')
    con2 = jieba.cut('离开你以后')
    con3 = jieba.cut('并没有很自由')

    # 转换成列表
    content1 = list(con1)
    content2 = list(con2)
    content3 = list(con3)

    # 把列表转换成字符串
    c1 = ' '.join(content1)
    c2 = ' '.join(content2)
    c3 = ' '.join(content3)
    return c1, c2, c3

 

def hanzivec():
    '''
    对文本进行特征值化：CountVectorizer对文本中的词可进行统计
    :return: None
    '''
    c1, c2, c3 = cutword()
    cv = CountVectorizer()
    print(c1, c2, c3)
    data = cv.fit_transform([c1, c2, c3])

    print(cv.get_feature_names())
    print(data.toarray())
    return None

 

结果

'''
天空 灰得 像 哭 过 离开 你 以后 并 没有 很 自由
['以后', '天空', '没有', '灰得', '离开', '自由']
[[0 1 0 1 0 0]
 [1 0 0 0 1 0]
 [0 0 1 0 0 1]]
'''

词频

代码

def tfidfvec():
    '''
    中文特征值化
    TF(词频)：在一篇文章中出现该词的次数与文章中总词数的比值，（出现次数/文章总词数）
    IDF(逆向词频)：log(文章总数/该词出现的文章数)
    TF,IDF值越大说明该词特征越显著
    '''
    c1, c2, c3 = cutword()
    print(c1, c2, c3)
    tf = TfidfVectorizer()
    data = tf.fit_transform([c1, c2, c3])
    print(tf.get_feature_names())
    print(data.toarray())
    return None

 

结果

'''
天空 灰得 像 哭 过 离开 你 以后 并 没有 很 自由
['以后', '天空', '没有', '灰得', '离开', '自由']
[[0.         0.70710678 0.         0.70710678 0.         0.        ]
 [0.70710678 0.         0.         0.         0.70710678 0.        ]
 [0.         0.         0.70710678 0.         0.         0.70710678]]
'''

标准化缩放

代码

def stand():
    '''
    标准化缩放：特征列均值为0，标准差为1
    将数据差值很大，但变化率等相近的数据标准化，类似于横坐标是1000,2000,3000，纵坐标是1,2,3
    :return:
    '''
    std = StandardScaler()
    # data = std.fit_transform([[1., -1., 3.], [2., 4., 2.], [4., 6., -1.]])
    data = std.fit_transform([[1., 2., 3.], [100., 200., 300.], [1000., 2000., 3000.]])
    print(data)
    return None

 

结果

'''
[[-0.81438366 -0.81438366 -0.81438366]
 [-0.59409956 -0.59409956 -0.59409956]
 [ 1.40848322  1.40848322  1.40848322]]
'''

归一化

代码

def mm():
    '''
    归一化处理：类似于上面标准化，可以设定归一化后的特征值范围
    :return:
    '''
    mm = MinMaxScaler(feature_range=(2, 3))
    data = mm.fit_transform([[90, 2, 10, 40], [60, 4, 15, 45], [75, 3, 13, 46]])
    print(data)
    return None

 

结果

'''
[[3.         2.         2.         2.        ]
 [2.         3.         3.         2.83333333]
 [2.5        2.5        2.6        3.        ]]
'''

特征选择

代码

def var():
    '''
    特征选择-删除低方差的特征
    threshold：阈值，小于设定阈值方差的特征列将被剔除
    注：方差小的，特征不显著
    :return:
    '''
    var = VarianceThreshold(threshold=1.0)
    data = var.fit_transform([[0, 2, 0, 3], [0, 1, 4, 3], [0, 1, 1, 3]])

    print(data)
    return None

 

结果

'''
[[0]
 [4]
 [1]]
'''