特征提取介绍和方法_数据分析 数据特征提取

参考：《数据科学手册》–Field Cady
特征工程在实际业务中的应用 -Datawhale
这篇特征工程的文章–全网最通透 -kaggle竞赛宝典

特征工程定义

寻找基本特征，构建组合特征有些区分不同label的样本。
建模就是从数据中学习到insights过程，需要经过数据表达，模型的学习两步

特征提取思路

标准特征

• 是否确实
• 分类变量
  • 类别很多情况下，有些类别可能很少见，此时通常选择一些阈值
  • 训练数据和测试数据需要提取相同的特征，此时需要 协议处理训练数据中 不存在的条目。
    1.排序（成本很高，会泄露测试数据信息给训练数据。解决：给每个测试数据点提供它在训练数据中的排名，但是代价很高）
    2.分箱 会消除百分位数级别获得的高分辨率）
    3.log转换（抑制异常值，增加小值的显著性）

有关分组的特征

几个指标：

• 行数
• 特定列mean,max,min,median
• 如果列是非数字的，则它包含不同条目的数量
• 如果列是非数字的，则是与最常用条目相同的条目数量
• 两个不同列相关性

预览更复杂的特征

• PCA,适用于时间序列数据或传感器测量的数值阵列。如果数据点是图像，可以提取某些与其他图像类似程度的度量。
• 对数据聚类，并且类别作标签
• 如果数据是文本，可以提取每个单词的频率，问题是特征太多需要压缩

定义待预测指标

举例

• 用户流失，区分流失和用户在一段时间内不需要服务
• 基于时间序列数据预测事件时，定义即将发生的将来会有多远

请教业务专家

了解业务知识：
1.有的放矢，提高建模效率（降低试错成本）和保证模型效果下限
2.避免特征过多拟合

银行贷款申请–风控专家访谈
线上推荐–运营人员访谈过去推荐商品的规则信息

道 术

特征工程最擅长工业界异质表格数据
在知识学习上其党的模型，不复杂引入过多噪声，不简单不足支撑。
机器学习使用特征的过程，是人脑把数据经过处理，精炼后得到更接近结果的表达，更直白的得到预测目标

特征变量提取方法

特征变量相关性

1.计算相关系数
data.corr()
2.画出相关性热力图
sns.heatmap()

3.根据相关系数筛选特征变量(适用于判别线性相关)
corr.nlargest(k,‘target’)[‘target’].index
寻找K个与target变量最相关的特征变量（K)

然后找出与target变量的相关系数大于0.5的特征变量

4.使用树模型的特征重要性选择

5.Box-Cox变换
由于线性回归是基于正态分布的，因此在进行统计分析时，需要将数据转换使其符合正态分布
BoxˉCox变换是统计建模中常用的＿种数据转换方法°在连续的响应变量不满足正态分布时,可以使用BoxˉCox变换’这一变换可以使线性回归模型在满足线性、正态性、独立性及方差齐性的同时,又不丢失信息°在对数据做BoxˉCox变换之后’可以在＿定程度上减小不可观测的误差和预测变量的相关性,这有利于线性模型的拟合及分析出特征的相关性°在做BoxˉCox变换之前’需要对数据做归＿化预处理°在归一化时’对数据进行合并操作可以使训练数据和测试数据＿致°这种方式可以在线下分析建模中使用’而线上部署只需采用训练数据的归一化即可。

缺失值处理

sklearn.impute.SimpleImputer

数据转换

sklearn.preprocessing.FunctionTransformer

特征处理小结