机器学习基础01DAY

数据的特征抽取

现实世界中多数特征都不是连续变量，比如分类、文字、图像等，为了对非连续变量做特征表述，需要对这些特征做数学化表述，因此就用到了特征提取. sklearn.feature_extraction提供了特征提取的很多方法

分类特征变量提取#

我们将城市和环境作为字典数据，来进行特征的提取。

sklearn.feature_extraction.DictVectorizer(sparse = True)

将映射列表转换为Numpy数组或scipy.sparse矩阵

• sparse 是否转换为scipy.sparse矩阵表示，默认开启

方法#

fit_transform(X,y)

应用并转化映射列表X，y为目标类型

inverse_transform(X[, dict_type])

将Numpy数组或scipy.sparse矩阵转换为映射列表

from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer
onehot = DictVectorizer() # 如果结果不用toarray，请开启sparse=False
instances = [{'city': '北京','temperature':100},{'city': '上海','temperature':60}, {'city': '深圳','temperature':30}]
X = onehot.fit_transform(instances).toarray()
print(onehot.inverse_transform(X))

文本特征提取（只限于英文）#

文本的特征提取应用于很多方面，比如说文档分类、垃圾邮件分类和新闻分类。那么文本分类是通过词是否存在、以及词的概率（重要性）来表示。

(1)文档的中词的出现

数值为1表示词表中的这个词出现，为0表示未出现

sklearn.feature_extraction.text.CountVectorizer()

将文本文档的集合转换为计数矩阵（scipy.sparse matrices）

方法#

fit_transform(raw_documents,y)

学习词汇词典并返回词汇文档矩阵

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
content = ["life is short,i like python","life is too long,i dislike python"]
vectorizer = CountVectorizer()
print(vectorizer.fit_transform(content).toarray())

需要toarray()方法转变为numpy的数组形式

温馨提示：每个文档中的词，只是整个语料库中所有词，的很小的一部分，这样造成特征向量的稀疏性（很多值为0）为了解决存储和运算速度的问题，使用Python的scipy.sparse矩阵结构

(2)TF-IDF表示词的重要性

TfidfVectorizer会根据指定的公式将文档中的词转换为概率表示。（朴素贝叶斯介绍详细的用法）

class sklearn.feature_extraction.text.TfidfVectorizer()

方法#

fit_transform(raw_documents,y)

学习词汇和idf，返回术语文档矩阵。

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
content = ["life is short,i like python","life is too long,i dislike python"]
vectorizer = TfidfVectorizer(stop_words='english')
print(vectorizer.fit_transform(content).toarray())
print(vectorizer.vocabulary_)

数据的特征抽取

分类特征变量提取#

In [ ]:

# 导入DictVectorizer类
from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer

# 1.实例化
# 如果结果不用toarray，请开启sparse=False
dcitvec = DictVectorizer(sparse=True)
# 准备特征值化的字典,放在一个列表中
dict = [{'city': '北京','temperature':100},{'city': '上海','temperature':60}, {'city': '深圳','temperature':30}]
# 抽取特征
sparse = dcitvec.fit_transform(dict)
print(sparse)
  (0, 1)	1.0
  (0, 3)	100.0
  (1, 0)	1.0
  (1, 3)	60.0
  (2, 2)	1.0
  (2, 3)	30.0

In [ ]:

# 1.实例化
# 如果结果不用toarray，请开启sparse=False
dcitvec = DictVectorizer(sparse=False)
# 准备特征值化的字典,放在一个列表中
dict = [{'city': '北京', 'temperature': 100}, {'city': '上海',
                                             'temperature': 60}, {'city': '深圳', 'temperature': 30}]
# 2.抽取特征
feature = dcitvec.fit_transform(dict)
feature

Out[ ]:

array([[  0.,   1.,   0., 100.],
       [  1.,   0.,   0.,  60.],
       [  0.,   0.,   1.,  30.]])

In [ ]:

# 获取列别名称
dcitvec.get_feature_names()

Out[ ]:

['city=上海', 'city=北京', 'city=深圳', 'temperature']

In [ ]:

# 将抽取的特征数组转换成列表
dcitvec.inverse_transform(feature)

Out[ ]:

[{'city=北京': 1.0, 'temperature': 100.0},
 {'city=上海': 1.0, 'temperature': 60.0},
 {'city=深圳': 1.0, 'temperature': 30.0}]

文本特征提取#

计数方法#

In [ ]:

# 导入CountVectorizer
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
# 1.实例化
countvec = CountVectorizer()
# 准备特征值化的文本，放在一个列表中
text = "life is short,i like python","life is too long,i dislike python"
# 2.抽取特征
feature = countvec.fit_transform(text).toarray()
feature

Out[ ]:

array([[0, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 0],
       [1, 1, 1, 0, 1, 1, 0, 1]], dtype=int64)

In [ ]:

# 获取特证值的名称
countvec.get_feature_names()

Out[ ]:

['dislike', 'is', 'life', 'like', 'long', 'python', 'short', 'too']

In [ ]:

# 将抽取的特征数组转换成列表
countvec.inverse_transform(feature)

Out[ ]:

[array(['is', 'life', 'like', 'python', 'short'], dtype='<U7'),
 array(['dislike', 'is', 'life', 'long', 'python', 'too'], dtype='<U7')]

权重方法#

In [ ]:

# 导入
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
# 1. 实例化
tfid = TfidfVectorizer()
# 2. 抽取特征值
feature = tfid.fit_transform(text).toarray()
feature

Out[ ]:

array([[0.        , 0.37930349, 0.37930349, 0.53309782, 0.        ,
        0.37930349, 0.53309782, 0.        ],
       [0.47042643, 0.33471228, 0.33471228, 0.        , 0.47042643,
        0.33471228, 0.        , 0.47042643]])

In [ ]:

# 获取特证值的名称
tfid.get_feature_names()

Out[ ]:

['dislike', 'is', 'life', 'like', 'long', 'python', 'short', 'too']

In [ ]:

#将抽取的特征数组转换成列表
tfid.inverse_transform(feature)

Out[ ]:

[array(['is', 'life', 'like', 'python', 'short'], dtype='<U7'),
 array(['dislike', 'is', 'life', 'long', 'python', 'too'], dtype='<U7')]