特征工程-数据预处理_特征工程空准率公式

1探索性数据分析

数据使用的是：皮马印第安人糖尿病预测数据集
链接：https://pan.baidu.com/s/17M7UfnqGYTkpLmCXUOyTkw
提取码：y4fz

import pandas as pd
pima_column_names = ['times_pregnant', 'plasma_glucose_concentration',
                     'diastolic_blood_pressure', 'triceps_thickness',
                     'serum_insulin', 'bmi', 'pedigree_function',
                     'age', 'onset_diabetes']
pima = pd.read_csv('./data/pima.data', names=pima_column_names)
1
2
3
4
5
6

1. times_pregnant：怀孕次数；
2. plasma_glucose_concentration：口服葡萄糖耐量试验中的2小时血浆葡萄糖浓度；
3. diastolic_blood_pressure：舒张压（mmHg）；
4. triceps_thickness：三头肌皮褶厚度（mm）；
5. serum_insulin：2小时血清胰岛素浓度（μU/ml）；
6. bmi：体重指数（BMI，c）；
7. pedigree_function：糖尿病家族函数；
8. age：年龄（岁）；
9. onset_diabetes：标签（0或1，代表无或有糖尿病）。

pima['onset_diabetes'].value_counts(normalize=True)
1

65%的人没有糖尿病

空准确率是指当模型总是预测频率较高的类别时达到的正确率

空准确率是不经过训练模型，直接把所有的数据预测成类别数量最多的那个类（此列中即是0：不患糖尿病）
如果我们训练出的模型准确率不到65%也就是空准确率，那么可以说我们的模型是几乎没有价值的。

2 探究不同类别样本的血糖浓度

我们可以查看不同类别样本的各项特征对比
口服葡萄糖耐量试验中的2小时血浆葡萄糖浓度

import matplotlib.pyplot as plt
col = 'plasma_glucose_concentration'
plt.hist(pima[pima['onset_diabetes'] == 0][col], 10, alpha=0.5, label='non-diabetes')
plt.hist(pima[pima['onset_diabetes'] == 1][col], 10, alpha=0.5, label='diabetes')
plt.legend(loc='upper right')
plt.xlabel(col)
plt.ylabel('Frequency')
plt.title('Histogram of {}'.format(col))
plt.grid()
1
2
3
4
5
6
7
8
9

几种异常的直方图分布（除1外）
可以看出画出的图属于7孤岛型存在数据异常，而且也能看出正常人的血糖浓度在75-125，而糖尿病患者在100-175.说明根据血糖浓度是可以在一定程度上鉴别是否患糖尿病。
类似可以画出体重指数（bmi）舒张压（ diastolic_blood_pressure ）

3.缺失值探索

缺失值所带来的问题
1大部分机器学习算法不能处理缺失值
2信息缺失

pima.isnull().sum()
1

看起来好像是没有缺失值，但也有可能是缺失值已经用0进行填充过了，所以接下来进行进一步的探索

# 真的没有缺失值吗
pima.describe()
1
2

根据常识bmi和血糖浓度不可能为0
以下列的最小值都是0：

1. times_pregnant：怀孕次数；
2. plasma_glucose_concentration：口服葡萄糖耐量试验中的2小时血浆葡萄糖浓度；
3. diastolic_blood_pressure：舒张压（mmHg）；
4. triceps_thickness：三头肌皮褶厚度（mm）；
5. serum_insulin：2小时血清胰岛素浓度（μU/ml）；
6. bmi：体重指数（BMI，即体重（kg）除以身高（m）的平方）；
7. onset_diabetes：标签（0或1，代表无或有糖尿病）

也许原始数据集中缺失或不存在的值都用0填充了！

标签列和怀孕次数有可能为0，其他列则不可能出现取值为0的情况，故下列字段原本是存在缺失值的！

1. plasma_glucose_concentration：口服葡萄糖耐量试验中的2小时血浆葡萄糖浓度；
2. diastolic_blood_pressure：舒张压（mmHg）；
3. triceps_thickness：三头肌皮褶厚度（mm）；
4. serum_insulin：2小时血清胰岛素浓度（μU/ml）；
5. bmi：体重指数（BMI，即体重（kg）除以身高（m）的平方）。

所以对以上列中的0进行替换，替换成缺失值

# 用None对上述列中的0进行替换，以达到数据原本状态的效果
columns = ['serum_insulin', 'bmi', 'plasma_glucose_concentration', 'diastolic_blood_pressure', 'triceps_thickness']
for colu in columns:
    pima[colu].replace([0], [None], inplace=True)
pima.isnull().sum()
1
2
3
4
5

4.删除缺失值

处理缺失值

1.删除缺失值
2 对缺失值进行填充

可以看看在不同的处理下模型的性能（）
首先是删除缺失值

pima_dropped = pima.dropna()
pima_dropped.shape
1
2

原始数据是(768, 9)，直接删除丢失了不少样本
然后看一下删除前后样本数据分布的变化

(pima_dropped.mean() - pima.mean())/pima.mean()
1

times_pregnant（怀孕次数）的均值下降了14% pedigree_function（糖尿病血系功能）上升了11%
删除样本会严重影响数据的形状，所以应该保留尽可能多的数据。

我们如何知道直接删除效果怎样，可以通过模型的性能进行评估

5构建基线模型

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.model_selection import cross_val_score
X_dropped = pima_dropped.drop('onset_diabetes', axis=1)
y_dropped = pima_dropped['onset_diabetes']
knn=KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
cross_val_score(knn,X_dropped,y_dropped,cv=5).mean()
1
2
3
4
5
6

6.网格优化

我们在设置参数时并不知道参数设为多少为最合适，比如刚才的n_neighbors，cv,我们可能很容易想到循环

for k in range(1, 8):
    for cv in range(2,5):
        knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=k)
        accuracy = cross_val_score(knn, X_dropped, y_dropped, cv=5).mean()
        print(accuracy)
1
2
3
4
5

但是当参数多于三个呢？其实sklearn中有网格搜索的接口可以调用，网格搜索（顾名思义枚举每一种组合就像网格一样）
在这种比较简单的模型中可以使用网格搜索，但是建模比赛，XGboost和lightGBM这些不推荐网格搜索，可以试试随机搜索和贝叶斯搜索，下面是sklearn中网格搜索接口调用

from sklearn.model_selection import GridSearchCV
knn_params = {'n_neighbors': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]}
grid = GridSearchCV(KNeighborsClassifier(), knn_params)
grid.fit(X_dropped, y_dropped)
grid.best_estimator_   # 模型参数
grid.best_score_    # 模型性能基线
1
2
3
4
5
6

7.用0/均值填充缺失值

用0填充缺失值其实就是最开始获得的那份公开数据集

pima_fill_zero = pima.fillna(0)
X_fill_zero = pima_fill_zero.drop('onset_diabetes', axis=1)
y_fill_zero = pima_fill_zero['onset_diabetes']
grid_zero = GridSearchCV(KNeighborsClassifier(), knn_params)
grid_zero.fit(X_fill_zero, y_fill_zero)
grid_zero.best_score_
1
2
3
4
5
6

除了用0填充还可以用均值填充或者插补填充

from sklearn.impute import SimpleImputer
pima_fill_mean = SimpleImputer(strategy='mean').fit_transform(pima)
X_fill_mean = pima_fill_mean[:, :-1]
y_fill_mean = pima_fill_mean[:, -1]
grid_mean = GridSearchCV(KNeighborsClassifier(), knn_params)
grid_mean.fit(X_fill_mean, y_fill_mean)
grid_mean.best_score_
1
2
3
4
5
6
7

除了对数据缺失值进行填充还可以进行数据标注化提升模型

8.标准化和归一化介绍

 数据标准化是而在多指标评价体系中，由于各评价指标的性质不同，通常具有不同的量纲和数量级。当各指标间的水平相差很大时，如果直接用原始指标值进行分析，就会突出数值较高的指标在综合分析中的作用，相对削弱数值水平较低指标的作用。因此，为了保证结果的可靠性，需要对原始指标数据进行标准化处理
标准化的作用
提升模型性能；加速学习效率
常用标准化方法
1 Z分数标准化/特征标准化/方差缩放； 标准差标准化
2 min-max标准化/min-max缩放 （映射到[0,1]区间之间）
3 行归一化。
前两种是对列，最后一种是对行
1.Z分数标准化
通过缩放特征、统一化均值和方差（标准差的平方） Ø Z分数标准化的输出会被重新缩放，使均值为0、标准差为1。 标准化和归一化 Z分数标准化
z=(x-u)/σ

2min-max标准化和Z分数标准化类似，因为它也用一个公式替换列中的每个值。
这两种方法的使用介绍
3.行归一化
这个标准化方法是关于行的。行归一化不是计算每列的统计值（均值、最小值、最大值等），而是会保证每 行有单位范数（unit norm），意味着每行的向量长度相同。
$x=(x_1,x_2,x_3.....x_n)$
||x||$=\sqrt[2]{(x_1^2+x_2^2+.....x_n^2)}$
X_new=x/||x||

from sklearn.preprocessing import Normalizer # 行归一化
normalize = Normalizer() 
pima_normalized = pd.DataFrame(normalize.fit_transform(pima_imputed), columns=pima_column_names) 
np.sqrt((pima_normalized**2).sum(axis=1)).mean()# 行归一化后矩阵的平均范数
1
2
3
4

当然不是所有的模型都受量纲的影响
受尺度影响的算法
1KNN：因为依赖欧几里得距离；
2均值聚类：和KNN的原因一样；
3逻辑回归、支持向量机、神经网络：如果使用梯度下降来学习权重；
4主成分分析：特征向量将偏向较大的列。

9.结合机器学习流水线进一步优化

随着后续工作的推进模型要做的处理越来越多，我们可以把这些过程都放到管道里。

from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.preprocessing import StandardScaler, MinMaxScaler
X = pima.drop('onset_diabetes', axis=1)
y = pima['onset_diabetes']
pipeline = Pipeline(steps=[('imputer', SimpleImputer()), ('standardize', MinMaxScaler()), ('classify', KNeighborsClassifier())])  # 填充使用SimpleImputer,标准化使用MinMaxScaler，模型分类使用KNN
pipeline_params = {'imputer__strategy': ['mean', 'median'], 'classify__n_neighbors': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]}   # 参数表
grid_pipeline = GridSearchCV(pipeline, pipeline_params)
grid_pipeline.fit(X, y)
grid_pipeline.best_estimator_, grid_pipeline.best_score_
1
2
3
4
5
6
7
8
9

注意放到Pipeline里的对象必须要有fit,fit_transform方法
注意参数表中参数格式，步骤名__参数，比如imputer中的strategy参数设置imputer__strategy

10小结

识别缺失值
处理缺失值（删除、0填充、统计值填充）
数据标准化
机器学习流水线

具体使用什么方式处理缺失值，要经过尝试才知道