2021-04-19

Task3 特征工程

1 特征工程目标

对于特征进行进一步分析，并对于数据进行处理

完成对于特征工程的分析，并对于数据进行一些图表或者文字总结

2 内容介绍

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： log(1+x1+median)log(1+x1+median)
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。

3 代码示例

3.1 导入数据

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from operator import itemgetter

%matplotlib inline
           

path = '../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=' ')
print(Train_data.shape)
print(Test_data.shape)
Train_data.head()
           

3.2 删除异常值

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
           

3.3 特征构造

3.4 特征筛选

相关性分析

print(data['power'].corr(data['price'], method='spearman'))
print(data['kilometer'].corr(data['price'], method='spearman'))
print(data['brand_amount'].corr(data['price'], method='spearman'))
print(data['brand_price_average'].corr(data['price'], method='spearman'))
print(data['brand_price_max'].corr(data['price'], method='spearman'))
print(data['brand_price_median'].corr(data['price'], method='spearman'))
           

# 当然也可以直接看图
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)