数据预处理系列：（二）创建试验样本数据

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博主简介：风雪夜归子（英文名: Allen），机器学习算法攻城狮，喜爱钻研Machine Learning的黑科技，对Deep Learning和Artificial Intelligence充满兴趣，经常关注kaggle数据挖掘竞赛平台，对数据、Machine Learning和Artificial Intelligence有兴趣的各位童鞋可以一起探讨哦，个人CSDN博客： http://blog.csdn.net/u013719780?viewmode=contents

创建试验样本数据

希望你在学习本书时用自己的数据来试验，如果实在没有数据，下面就介绍如何用scikit-learn创建一些试验用的样本数据（toy data）。

Getting ready

与前面获取内置数据集，获取新数据集的过程类似，创建样本数据集，用

make_数据集名称

函数。这些数据集都是人造的：

In [1]:

from sklearn import datasets

datasets.make_*?
      

datasets.make_biclusters
datasets.make_blobs
datasets.make_checkerboard
datasets.make_circles
datasets.make_classification
datasets.make_friedman1
datasets.make_friedman2
datasets.make_friedman3
datasets.make_gaussian_quantiles
datasets.make_hastie_10_2
datasets.make_low_rank_matrix
datasets.make_moons
datasets.make_multilabel_classification
datasets.make_regression
datasets.make_s_curve
datasets.make_sparse_coded_signal
datasets.make_sparse_spd_matrix
datasets.make_sparse_uncorrelated
datasets.make_spd_matrix
datasets.make_swiss_roll
           

为了简便，下面我们用

d

表示

datasets

，

np

表示

numpy

：

In [1]:

import sklearn.datasets as d
import numpy as np
      

How to do it...

这一节将带你创建几个数据集；在后面的How it works...一节，我们会检验这些数据集的特性。除了样本数据集，后面还会创建一些具有特定属性的数据集来显示算法的特点。

首先，我们创建回归（regression）数据集：

In [2]:

reg_data = d.make_regression()
reg_data[0].shape,reg_data[1].shape
      

Out[2]:

((100, 100), (100,))      

reg_data

默认是一个元组，第一个元素是 100×100 100×100的矩阵——100个样本，每个样本10个特征（自变量），第二个元素是1个因变量，对应自变量的样本数量，也是100个样本。然而，默认情况下，只有10个特征与因变量的相关（参数

n_informative

默认值是10），其他90个特征都与。

可以自定义更复杂的数据集。比如，创建一个 1000×10 1000×10的矩阵，5个特征与因变量相关，误差系数0.2，两个因变量。代码如下所示：

In [3]:

complex_reg_data = d.make_regression(1000, 10, 5, 2, 1.0)
complex_reg_data[0].shape,complex_reg_data[1].shape
      

Out[3]:

((1000, 10), (1000, 2))      

分类数据集也很容易创建。很容易创建一个基本均衡分类集，但是这种情况现实中几乎不可能发生——大多数用户不会改变消费习惯，大多数交易都不是虚假的，等等。因此，创建一个非均衡数据集更有意义：

In [4]:

classification_set = d.make_classification(weights=[0.1])
np.bincount(classification_set[1])
      

Out[4]:

array([10, 90], dtype=int64)      

聚类数据集也可以创建。有一些函数可以为不同聚类算法创建对应的数据集。例如，

blobs

函数可以轻松创建K-Means聚类数据集：

In [5]:

%matplotlib inline
import sklearn.datasets as d
from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np

blobs = d.make_blobs(200)

f = plt.figure(figsize=(8, 4))

ax = f.add_subplot(111)
ax.set_title("A blob with 3 centers")

colors = np.array(['r', 'g', 'b'])
ax.scatter(blobs[0][:, 0], blobs[0][:, 1], color=colors[blobs[1].astype(int)], alpha=0.75)
      

Out[5]:

<matplotlib.collections.PathCollection at 0x88e44e0>      

How it works...

下面让我们从源代码看看scikit-learn是如何生成回归数据集的。下面任何未重新定义的参数都使用

make_regression

函数的默认值。

其实非常简单。首先，函数调用时生成一个指定维度的随机数组。

In [7]:

对于基本均衡数据集，其目标数据集生成方法是：

In [ ]:

ground_truth = np.zeroes((np_samples, n_target))
ground_truth[:n_informative, :] = 100*np.random.rand(n_informative,
n_targets)
      

然后

X

和

ground_truth

点积加上

bias

就得到了

y

：

In [ ]:

点积是一种基本的矩阵运算Am×n⋅Bn×s=Cm×s。因此，

y

数据集里面样本数量是

n_samples

，即数据集的行数，因变量数量是

n_target

。

由于Numpy的传播操作（broadcasting），

bias

虽然是标量，也会被增加到矩阵的每个元素上。增加噪声和数据混洗都很简单。这样试验用的回归数据集就完美了。