Python: sklearn庫 —— 數(shù)據(jù)預(yù)處理

數(shù)據(jù)集轉(zhuǎn)換之預(yù)處理數(shù)據(jù)：
? ? ? 將輸入的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成機器學(xué)習(xí)算法可以使用的數(shù)據(jù)。包含特征提取和標(biāo)準(zhǔn)化。
? ? ? 原因：數(shù)據(jù)集的標(biāo)準(zhǔn)化（服從均值為0方差為1的標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布（高斯分布））是大多數(shù)機器學(xué)習(xí)算法的常見要求。

? ? ? 如果原始數(shù)據(jù)不服從高斯分布，在預(yù)測時表現(xiàn)可能不好。在實踐中，我們經(jīng)常進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化（z-score 特征減去均值/標(biāo)準(zhǔn)差）。

一、標(biāo)準(zhǔn)化（Z-Score），或者去除均值和方差縮放

公式為：(X-mean)/std ?計算時對每個屬性/每列分別進(jìn)行。

將數(shù)據(jù)按期屬性（按列進(jìn)行）減去其均值，并處以其方差。得到的結(jié)果是，對于每個屬性/每列來說所有數(shù)據(jù)都聚集在0附近，方差為1。

實現(xiàn)時，有兩種不同的方式：

• 使用sklearn.preprocessing.scale()函數(shù)，可以直接將給定數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化。

>>> from sklearn import preprocessing >>> import numpy as np >>> X = np.array([[ 1., -1., 2.], ... [ 2., 0., 0.], ... [ 0., 1., -1.]]) >>> X_scaled = preprocessing.scale(X)>>> X_scaled array([[ 0. ..., -1.22..., 1.33...],[ 1.22..., 0. ..., -0.26...],[-1.22..., 1.22..., -1.06...]])>>>#處理后數(shù)據(jù)的均值和方差 >>> X_scaled.mean(axis=0) array([ 0., 0., 0.])>>> X_scaled.std(axis=0) array([ 1., 1., 1.])

• 使用sklearn.preprocessing.StandardScaler類，使用該類的好處在于可以保存訓(xùn)練集中的參數(shù)（均值、方差）直接使用其對象轉(zhuǎn)換測試集數(shù)據(jù)。

>>> scaler = preprocessing.StandardScaler().fit(X) >>> scaler StandardScaler(copy=True, with_mean=True, with_std=True)>>> scaler.mean_ array([ 1. ..., 0. ..., 0.33...])>>> scaler.std_ array([ 0.81..., 0.81..., 1.24...])>>> scaler.transform(X) array([[ 0. ..., -1.22..., 1.33...],[ 1.22..., 0. ..., -0.26...],[-1.22..., 1.22..., -1.06...]])>>>#可以直接使用訓(xùn)練集對測試集數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換 >>> scaler.transform([[-1., 1., 0.]]) array([[-2.44..., 1.22..., -0.26...]])

二、將屬性縮放到一個指定范圍

除了上述介紹的方法之外，另一種常用的方法是將屬性縮放到一個指定的最大和最小值（通常是1-0）之間，這可以通過preprocessing.MinMaxScaler類實現(xiàn)。

使用這種方法的目的包括：

1、對于方差非常小的屬性可以增強其穩(wěn)定性。

2、維持稀疏矩陣中為0的條目。

>>> X_train = np.array([[ 1., -1., 2.], ... [ 2., 0., 0.], ... [ 0., 1., -1.]]) ... >>> min_max_scaler = preprocessing.MinMaxScaler() >>> X_train_minmax = min_max_scaler.fit_transform(X_train) >>> X_train_minmax array([[ 0.5 , 0. , 1. ],[ 1. , 0.5 , 0.33333333],[ 0. , 1. , 0. ]])>>> #將相同的縮放應(yīng)用到測試集數(shù)據(jù)中 >>> X_test = np.array([[ -3., -1., 4.]]) >>> X_test_minmax = min_max_scaler.transform(X_test) >>> X_test_minmax array([[-1.5 , 0. , 1.66666667]])>>> #縮放因子等屬性 >>> min_max_scaler.scale_ array([ 0.5 , 0.5 , 0.33...])>>> min_max_scaler.min_ array([ 0. , 0.5 , 0.33...])

當(dāng)然，在構(gòu)造類對象的時候也可以直接指定最大最小值的范圍：feature_range=(min,?max)，此時應(yīng)用的公式變?yōu)?#xff1a;

X_std=(X-X.min(axis=0))/(X.max(axis=0)-X.min(axis=0))

X_scaled=X_std/(max-min)+min

三、正則化（Normalization）

正則化的過程是將每個樣本縮放到單位范數(shù)（每個樣本的范數(shù)為1），如果后面要使用如二次型（點積）或者其它核方法計算兩個樣本之間的相似性這個方法會很有用。

Normalization主要思想是對每個樣本計算其p-范數(shù)，然后對該樣本中每個元素除以該范數(shù)，這樣處理的結(jié)果是使得每個處理后樣本的p-范數(shù)（l1-norm,l2-norm）等于1。

p-范數(shù)的計算公式：||X||p=(|x1|^p+|x2|^p+...+|xn|^p)^1/p

該方法主要應(yīng)用于文本分類和聚類中。例如，對于兩個TF-IDF向量的l2-norm進(jìn)行點積，就可以得到這兩個向量的余弦相似性。

1、可以使用preprocessing.normalize()函數(shù)對指定數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換：

>>> X = [[ 1., -1., 2.], ... [ 2., 0., 0.], ... [ 0., 1., -1.]] >>> X_normalized = preprocessing.normalize(X, norm='l2')>>> X_normalized array([[ 0.40..., -0.40..., 0.81...],[ 1. ..., 0. ..., 0. ...],[ 0. ..., 0.70..., -0.70...]])

2、可以使用processing.Normalizer()類實現(xiàn)對訓(xùn)練集和測試集的擬合和轉(zhuǎn)換：

>>> normalizer = preprocessing.Normalizer().fit(X) # fit does nothing >>> normalizer Normalizer(copy=True, norm='l2')>>> >>> normalizer.transform(X) array([[ 0.40..., -0.40..., 0.81...],[ 1. ..., 0. ..., 0. ...],[ 0. ..., 0.70..., -0.70...]])>>> normalizer.transform([[-1., 1., 0.]]) array([[-0.70..., 0.70..., 0. ...]])

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轉(zhuǎn)載于:https://www.cnblogs.com/yxh-amysear/p/9440746.html

總結(jié)

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