机器学习之特征工程_机器学习 枚举类型特征

文：来源于谷歌机器学习速成课

传统编程的关注点是代码。在机器学习项目中，关注点变成了表示。也就是说，开发者通过添加和改善特征来调整模型。

将原始数据映射到特征

图 1 左侧表示来自输入数据源的原始数据，右侧表示特征矢量，也就是组成数据集中样本的浮点值集。 特征工程指的是将原始数据转换为特征矢量。进行特征工程预计需要大量时间。

机器学习模型通常期望样本表示为实数矢量。这种矢量的构建方法如下：为每个字段衍生特征，然后将它们全部连接到一起。

映射数值

机器学习模型根据浮点值进行训练，因此整数和浮点原始数据不需要特殊编码。正如图 2 所示，将原始整数值 6 转换为特征值 6.0 是没有意义的：

映射字符串值

模型无法通过字符串值学习规律，因此您需要进行一些特征工程来将这些值转换为数字形式：
1. 首先，为您要表示的所有特征的字符串值定义一个词汇表。对于 street_name 特征，该词汇表中将包含您知道的所有街道。
注意：所有其他街道都可以归入一个笼统的“其他”类别，该类别称为 OOV（未收录到词汇表中）桶。
2. 然后，使用该词汇表创建一个独热编码，用于将指定字符串值表示为二元矢量。在该矢量（与指定的字符串值对应）中：
o 只有一个元素设为 1。
o 其他所有元素均设为 0。
该矢量的长度等于词汇表中的元素数。
图 3 显示了某条特定街道 (Shorebird Way) 的独热编码。在此二元矢量中，代表 Shorebird Way 的元素的值为 1，而代表所有其他街道的元素的值为 0。

映射分类（枚举）值

分类特征具有一组离散的可能值。例如，名为 Lowland Countries 的特征只包含 3 个可能值：
{‘Netherlands’, ‘Belgium’, ‘Luxembourg’}
您可能会将分类特征（如 Lowland Countries）编码为枚举类型或表示不同值的整数离散集。例如：
• 将荷兰表示为 0
• 将比利时表示为 1
• 将卢森堡表示为 2
不过，机器学习模型通常将每个分类特征表示为单独的布尔值。例如，Lowland Countries 在模型中可以表示为 3 个单独的布尔值特征：
• x1：是荷兰吗？
• x2：是比利时吗？
• x3：是卢森堡吗？
采用这种方法编码还可以简化某个值可能属于多个分类这种情况（例如，“与法国接壤”对于比利时和卢森堡来说都是 True）。

良好特征的特点

避免很少使用的离散特征值
良好的特征值应该在数据集中出现大约 5 次以上。这样一来，模型就可以学习该特征值与标签是如何关联的。也就是说，大量离散值相同的样本可让模型有机会了解不同设置中的特征，从而判断何时可以对标签很好地做出预测。

最好具有清晰明确的含义
每个特征对于项目中的任何人来说都应该具有清晰明确的含义。
不要将“神奇”的值与实际数据混为一谈
良好的浮点特征不包含超出范围的异常断点或“神奇”的值。例如，假设一个特征具有 0 到 1 之间的浮点值。

考虑上游不稳定性
特征的定义不应随时间发生变化。例如，下列值是有用的，因为城市名称一般不会改变。

清理数据

缩放特征值

缩放是指将浮点特征值从自然范围（例如 100 到 900）转换为标准范围（例如 0 到 1 或 -1 到 +1）。如果某个特征集只包含一个特征，则缩放可以提供的实际好处微乎其微或根本没有。不过，如果特征集包含多个特征，则缩放特征可以带来以下优势：
• 帮助梯度下降法更快速地收敛。
• 帮助避免“NaN 陷阱”。在这种陷阱中，模型中的一个数值变成 NaN（例如，当某个值在训练期间超出浮点精确率限制时），并且模型中的所有其他数值最终也会因数学运算而变成 NaN。
• 帮助模型为每个特征确定合适的权重。如果没有进行特征缩放，则模型会对范围较大的特征投入过多精力。
您不需要对每个浮点特征进行完全相同的缩放。即使特征 A 的范围是 -1 到 +1，同时特征 B 的范围是 -3 到 +3，也不会产生什么恶劣的影响。不过，如果特征 B 的范围是 5000 到 100000，您的模型会出现糟糕的响应。

处理极端离群值

下面的曲线图表示的是加利福尼亚州住房数据集中称为 roomsPerPerson 的特征。roomsPerPerson 值的计算方法是相应地区的房间总数除以相应地区的人口总数。该曲线图显示，在加利福尼亚州的绝大部分地区，人均房间数为 1 到 2 间。不过，请看一下 x 轴。

如何最大限度降低这些极端离群值的影响？一种方法是对每个值取对数：

对数缩放可稍稍缓解这种影响，但仍然存在离群值这个大尾巴。我们来采用另一种方法。如果我们只是简单地将 roomsPerPerson 的最大值“限制”为某个任意值（比如 4.0），会发生什么情况呢？

分箱

下面的曲线图显示了加利福尼亚州不同纬度的房屋相对普及率。注意集群 - 洛杉矶大致在纬度 34 处，旧金山大致在纬度 38 处。

在数据集中，latitude 是一个浮点值。不过，在我们的模型中将 latitude 表示为浮点特征没有意义。这是因为纬度和房屋价值之间不存在线性关系。例如，纬度 35 处的房屋并不比纬度 34 处的房屋贵 35/34（或更便宜）。但是，纬度或许能很好地预测房屋价值。
为了将纬度变为一项实用的预测指标，我们对纬度“分箱”，如下图所示：

我们现在拥有 11 个不同的布尔值特征（LatitudeBin1、LatitudeBin2、…、LatitudeBin11），而不是一个浮点特征。拥有 11 个不同的特征有点不方便，因此我们将它们统一成一个 11 元素矢量。这样做之后，我们可以将纬度 37.4 表示为：
[0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0]
分箱之后，我们的模型现在可以为每个纬度学习完全不同的权重。

清查

截至目前，我们假定用于训练和测试的所有数据都是值得信赖的。在现实生活中，数据集中的很多样本是不可靠的，原因有以下一种或多种：
• 遗漏值。 例如，有人忘记为某个房屋的年龄输入值。
• 重复样本。 例如，服务器错误地将同一条记录上传了两次。
• 不良标签。 例如，有人错误地将一颗橡树的图片标记为枫树。
• 不良特征值。 例如，有人输入了多余的位数，或者温度计被遗落在太阳底下。
一旦检测到存在这些问题，您通常需要将相应样本从数据集中移除，从而“修正”不良样本。要检测遗漏值或重复样本，您可以编写一个简单的程序。检测不良特征值或标签可能会比较棘手。
除了检测各个不良样本之外，您还必须检测集合中的不良数据。直方图是一种用于可视化集合中数据的很好机制。此外，收集如下统计信息也会有所帮助：
• 最大值和最小值
• 均值和中间值
• 标准偏差
考虑生成离散特征的最常见值列表。例如，country:uk 的样本数是否符合您的预期？language:jp 是否真的应该作为您数据集中的最常用语言？

了解数据

遵循以下规则：
• 记住您预期的数据状态。
• 确认数据是否满足这些预期（或者您可以解释为何数据不满足预期）。
• 仔细检查训练数据是否与其他来源（例如信息中心）的数据一致。
像处理任何任务关键型代码一样谨慎处理您的数据。良好的机器学习依赖于良好的数据。