手把手教你用sklearn做特征工程_sklearn rfe xgb

前言

博主最近参加了几个kaggle比赛，发现做特征工程是其中很重要的一部分，而sklearn是做特征工程（做模型调算法）最常用也是最好用的工具没有之一，因此将自己的一些经验做一个总结分享给大家，希望对大家有所帮助

目录

1. 什么是特征工程？

2. 数据预处理

3. 特征选择

4. 降维

1. 什么是特征工程？

有这么一句话在业界广泛流传，数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已。那特征工程到底是什么呢？顾名思义，其本质是一项工程活动，目的是最大限度地从原始数据中提取特征以供算法和模型使用。

特征工程主要分为三部分：
1. 数据预处理 对应的sklearn包：sklearn-Processing data
1. 特征选择 对应的sklearn包： sklearn-Feature selection
1. 降维 对应的sklearn包： sklearn-Dimensionality reduction

本文中使用sklearn中的IRIS（鸢尾花）数据集来对特征处理功能进行说明导入IRIS数据集的代码如下：

 1 from sklearn.datasets import load_iris
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 3 #导入IRIS数据集
 4 iris = load_iris()
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 6 #特征矩阵
 7 iris.data
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 9 #目标向量
10 iris.target
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2. 数据预处理

通过特征提取，我们能得到未经处理的特征，这时的特征可能有以下问题：

• 不属于同一量纲：即特征的规格不一样，不能够放在一起比较。无量纲化可以解决这一问题。
• 信息冗余：对于某些定量特征，其包含的有效信息为区间划分，例如学习成绩，假若只关心“及格”或不“及格”，那么需要将定量的考分，转换成“1”和“0”表示及格和未及格。二值化可以解决这一问题。
• 定性特征不能直接使用：通常使用哑编码的方式将定性特征转换为定量特征，假设有N种定性值，则将这一个特征扩展为N种特征，当原始特征值为第i种定性值时，第i个扩展特征赋值为1，其他扩展特征赋值为0。哑编码的方式相比直接指定的方式，不用增加调参的工作，对于线性模型来说，使用哑编码后的特征可达到非线性的效果。
• 存在缺失值：填充缺失值。
• 信息利用率低：不同的机器学习算法和模型对数据中信息的利用是不同的，之前提到在线性模型中，使用对定性特征哑编码可以达到非线性的效果。类似地，对定量变量多项式化，或者进行其他的数据变换，都能达到非线性的效果。

我们使用sklearn中的preproccessing库来进行数据预处理。

2.1 无量纲化

无量纲化使不同规格的数据转换到同一规格

2.1.1 标准化（也叫Z-score standardization）（对列向量处理）

将服从正态分布的特征值转换成标准正态分布，标准化需要计算特征的均值和标准差，公式表达为：



使用preproccessing库的StandardScaler类对数据进行标准化的代码如下：

1 from sklearn.preprocessing import StandardScaler
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3 #标准化，返回值为标准化后的数据
4 StandardScaler().fit_transform(iris.data)
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2.1.2 区间缩放（对列向量处理）

区间缩放法的思路有多种，常见的一种为利用两个最值进行缩放，公式表达为：