1.  老版本用Imputer

import numpy as np
from sklearn.preprocessing import Imputer

X = [
    [2, 2, 4, 1],
    [np.nan, 3, 4, 4],
    [1, 1, 1, np.nan],
    [2, 2, np.nan, 3]
]

# missing_values(缺失值),strategy(策略,默认平均值),axis(选择行列,0为列,1为行)

 #– 均值mean(默认方法)
 # – 中位数median
  #– 众数most_frequent


imp1 = Imputer(missing_values='NaN', strategy='mean', axis=0) # 缺省值选择空,策略为平均数,
imp2
= Imputer(missing_values='NaN', strategy='mean', axis=1)
print(imp1.fit_transform(X))
print(imp2.fit_transform(X))
[[2.         2. 4. 1. ] 
[1.66666667 3. 4. 4. ]
[1. 1. 1. 2.66666667]
[2. 2. 3. 3. ]]
[[2. 2. 4. 1. ]
[3.66666667 3. 4. 4. ]
[1. 1. 1. 1. ]
[2. 2. 2.33333333 3. ]]

  2. 新版本用  SimpleImputer

 1 import numpy as np
 2 from sklearn.preprocessing import Imputer
 3 from sklearn.impute import SimpleImputer
 4 
 5 X = [
 6     [2, 2, 4, 1],
 7     [np.nan, 3, 4, 4],
 8     [1, 1, 1, np.nan],
 9     [2, 2, np.nan, 3]
10 ]
11 # 参数详解可见,暂未发现选择行操作
12 # http://scikit-learn.org/dev/modules/generated/sklearn.impute.SimpleImputer.html
13 imp1 = SimpleImputer(missing_values='NaN', strategy='mean')
14 print(imp1.fit_transform(X))

  [[2. 2. 4. 1. ]
  [1.66666667 3. 4. 4. ]
  [1. 1. 1. 2.66666667]
  [2. 2. 3. 3. ]]

二、编码

  1.  哑编码(独热编码)

# 独热编码
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer,FeatureHasher

enc = OneHotEncoder()
enc.fit([[0, 0, 3], [1, 1, 0], [0, 2, 1], [1, 0, 2]])
a=np.array([[0, 0, 3], [1, 1, 0], [0, 2, 1], [1, 0, 2]])
print(a)
# 基于列进行编码,打印有多少种值
print(enc.n_values_)

# 把0放到第一列[0,1]比对,把1放到第二列[0,1,2]比对,把3放到第三列[0,1,2,3]比对
print(enc.transform([[0, 1, 3]]).toarray())
[[0 0 3]
 [1 1 0]
 [0 2 1]
 [1 0 2]]
[2 3 4]

[[1. 0. 0. 1. 0. 0. 0. 0. 1.]]

  2.  标签编码

# 标签编码
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
le = LabelEncoder()
le.fit_transform([1,5,6,100,67])

print('编码结果是:', le.transform([1,1,100,67,5]))
print(le.fit(["paris", "paris", "tokyo", "amsterdam"])) print(list(le.classes_)) print(le.transform(["tokyo", "tokyo", "paris"])) print(list(le.inverse_transform([2, 2, 1]))) # 逆过程
编码结果是: [0 0 4 3 1]
LabelEncoder()
['amsterdam', 'paris', 'tokyo']
[2 2 1]
['tokyo', 'tokyo', 'paris']

  3.  将特征值映射列表转换为向量

from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer
dv = DictVectorizer(sparse=False)
D = [{'foo':1, 'bar':2}, {'foa':3, 'baz': 2}]
X = dv.fit_transform(D)
print (X)
print (dv.get_feature_names())
print (dv.transform({'foo':4, 'unseen':3,'baz':10}))

[[2. 0. 0. 1.]
 [0. 2. 3. 0.]]
['bar', 'baz', 'foa', 'foo']
[[ 0. 10.  0.  4.]]

  4.  hash转换

from sklearn.feature_extraction import FeatureHasher
h = FeatureHasher(n_features=10,non_negative=True)  # n_features:多少个特征,non_negative:是不是正数
D = [{'dog': 1, 'cat':2, 'elephant':4},{'dog': 2, 'run': 5}]
f = h.fit_transform(D)
print(f.toarray())
[[0. 0. 4. 1. 0. 0. 0. 0. 0. 2.]
 [0. 0. 0. 2. 5. 0. 0. 0. 0. 0.]]

三、二值化

import numpy as np
from sklearn.preprocessing import Binarizer
arr = np.array([
    [1.5, 1.3, 1.9],
    [0.5, 0.5, 1.6],
    [1.1, 2.1, 0.2]
])
binarizer = Binarizer(threshold=1.0).fit_transform(arr)
print(binarizer)
[[1. 1. 1.]
 [0. 0. 1.]
 [1. 1. 0.]]

四、标准化

  在很多模型中,假设各特征的取值区间相同。如果数据不满足该假设,需要将数据进行变换。

  标准化是一种常用数据转换方式,将输入特征减去该特征的均值后,在除以其标准差。可用类StandardScaler实现

  机器学习-02-数据清洗和特征选择

'''作用:去均值和方差归一化。且是针对每一个特征维度来做的,而不是针对样本。 【注:】 并不是所有的标准化都能给estimator带来好处。 
(x-x.mean())/x.std()
本方法要求原始数据的分布可以近似为高斯分布,否则归一化的效果会变得很糟糕;
应用场景:在分类、聚类算法中,需要使用距离来度量相似性的时候、或者使用PCA技术进行降维的时候'''
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
import pandas as pd

X = [
    [1, 2, 3, 2],
    [7, 8, 9, 2.01],
    [4, 8, 2, 2.01],
    [9, 5, 2, 1.99],
    [7, 5, 3, 1.99],
    [1, 4, 9, 2]
]
ss = StandardScaler(with_mean=True, with_std=True)
ss.fit(X)
print(ss.mean_)
print(ss.n_samples_seen_)
print(ss.scale_)
print(ss.transform(X))

y = pd.DataFrame(X)
z = y.apply(lambda x:(x - x.mean())/x.std())
print(z)

w = y.apply(lambda x:(x - x.mean())/x.std(ddof=0)) #  修正因子,做标准差是padas默认无偏差估计
print(w)

[4.83333333 5.33333333 4.66666667 2. ]
6
[3.07769755 2.13437475 3.09120617 0.00816497]
[[-1.24551983 -1.56173762 -0.53916387 0. ]
[ 0.70398947 1.2493901 1.40182605 1.22474487]
[-0.27076518 1.2493901 -0.86266219 1.22474487]
[ 1.3538259 -0.15617376 -0.86266219 -1.22474487]
[ 0.70398947 -0.15617376 -0.53916387 -1.22474487]
[-1.24551983 -0.62469505 1.40182605 0. ]]
0 1 2 3
0 -1.136999 -1.425665 -0.492187 0.000000
1 0.642652 1.140532 1.279686 1.118034
2 -0.247174 1.140532 -0.787499 1.118034
3 1.235868 -0.142566 -0.787499 -1.118034
4 0.642652 -0.142566 -0.492187 -1.118034
5 -1.136999 -0.570266 1.279686 0.000000
0 1 2 3
0 -1.245520 -1.561738 -0.539164 0.000000
1 0.703989 1.249390 1.401826 1.224745
2 -0.270765 1.249390 -0.862662 1.224745
3 1.353826 -0.156174 -0.862662 -1.224745
4 0.703989 -0.156174 -0.539164 -1.224745
5 -1.245520 -0.624695 1.401826 0.000000

五、数据正规化

机器学习-02-数据清洗和特征选择

六、区间缩放

  适用比较适用在数值比较集中的情况

  缺陷:如果max和min不稳定,很容易使得归一化结果不稳定,使得后续使用效果也不稳定。实际使用中可以用经验常量来替代max和min。

  应用场景:在不涉及距离度量、协方差计算、数据不符合正太分布的时候,可以使用第一种方法或其他归一化方法(不包括Z-score方法)。比如图像处理中,将RGB图像转换为灰度图像后将其值限定在[0 255]的范围

# 区间缩放
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
X = np.array([
    [1, -1, 2, 3],
    [2, 0, 0, 3],
    [0, 1, -1, 3]
], dtype=np.float64)
scaler = MinMaxScaler(feature_range=(1, 3))  # 指定区间范围
print(scaler.fit_transform(X))
print(scaler.data_max_)
print(scaler.data_min_)
print(scaler.data_range_)

# 计算公式
X_std = (X - X.min(axis=0)) / (X.max(axis=0) - X.min(axis=0))
print(X_std)
#X_scaled = X_std * (max - min) + min
X_scaled = X_std * (5 - 1) + 1
print(X_scaled)
X_scaled[np.isnan(X_scaled)]=1.
print(X_scaled)

[[2. 1. 3. 1. ]
[3. 2. 1.66666667 1. ]
[1. 3. 1. 1. ]]
[2. 1. 2. 3.]
[ 0. -1. -1. 3.]
[2. 2. 3. 0.]

[  [0.5        0.         1.                nan]

  [1.         0.5        0.33333333        nan]

  [0. 1. 0. nan]]
[  [3. 1. 5. nan]
  [5. 3. 2.33333333 nan]
  [1. 5. 1. nan]]
[  [3. 1. 5. 1. ]
  [5. 3. 2.33333333 1. ]
  [1. 5. 1. 1. ]]

七、归一化

  另一种数据预处理的方式是将特征取值范围归一化到某个区间(scaling),即将样本数据取值限定在特定范围,如[0,1],可用类MinMaxScaler实现;或 MaxAbsScaler将特征取值缩放到[-1,1]。
  作用:
     – 对非常小的标准偏差的特征更鲁棒
     – 在稀疏数据中保留零条目

  机器学习-02-数据清洗和特征选择

import numpy as np
from sklearn.preprocessing import Normalizer

X = np.array([
    [1, -1, 2],
    [2, 0, 0],
    [0, 1, -1]
], dtype=np.float64)
normalizer1 = Normalizer(norm='max')  # 每个值除以最大值
normalizer2 = Normalizer(norm='l2')   # 每个值l2正则
normalizer3 = Normalizer(norm='l1')   # 每个值l1正则
normalizer1.fit(X)
normalizer2.fit(X)
normalizer3.fit(X)
print (normalizer1.transform(X))
print ("----------------------------------")
print (normalizer2.transform(X))
print ("----------------------------------")
print (normalizer3.transform(X))

print(1/np.sqrt(6))
print(1/np.sqrt((X[0]**2).sum()))  # 对应原始除以对应正则因子,1/np.sqrt((X[0]**2.sum()))

[[ 0.5 -0.5 1. ]
[ 1. 0. 0. ]
[ 0. 1. -1. ]]
----------------------------------
[[ 0.40824829 -0.40824829 0.81649658]
[ 1. 0. 0. ]
[ 0. 0.70710678 -0.70710678]]
----------------------------------
[[ 0.25 -0.25 0.5 ]
[ 1. 0. 0. ]
[ 0. 0.5 -0.5 ]]
0.4082482904638631
0.4082482904638631

八、多项式转换

import numpy as np
from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures
X = np.arange(6).reshape(3,2)
print(X)

poly1 = PolynomialFeatures(2)  # 2表示2次方,(x_1 + x_2)^2
poly1.fit(X)
print(poly1)
print(poly1.transform(X)) #X 的特征已经从 (X_1, X_2) 转换为 (1, X_1, X_2, X_1^2, X_1X_2, X_2^2)

poly2 = PolynomialFeatures(interaction_only=True)  # 去掉平方项
poly2.fit(X)
print(poly2)
print(poly2.transform(X))  #X 的特征已经从 (X_1, X_2) 转换为 (1, X_1, X_2,X_1X_2)

poly3 = PolynomialFeatures(include_bias=False)  # 去掉截距项,即第一列
poly3.fit(X)
print(poly3)
print(poly3.transform(X))

[[0 1]
[2 3]
[4 5]]
PolynomialFeatures(degree=2, include_bias=True, interaction_only=False)
[[ 1. 0. 1. 0. 0. 1.]
[ 1. 2. 3. 4. 6. 9.]
[ 1. 4. 5. 16. 20. 25.]]
PolynomialFeatures(degree=2, include_bias=True, interaction_only=True)
[[ 1. 0. 1. 0.]
[ 1. 2. 3. 6.]
[ 1. 4. 5. 20.]]
PolynomialFeatures(degree=2, include_bias=False, interaction_only=False)
[[ 0. 1. 0. 0. 1.]
[ 2. 3. 4. 6. 9.]
[ 4. 5. 16. 20. 25.]]

九、特征选择

import numpy as np
from sklearn.feature_selection import VarianceThreshold,SelectKBest  # VarianceThreshold:异常方差较低的特征,SelectKBest:选择***的特征
from sklearn.feature_selection import chi2  # 卡方验证

X = np.array([
    [0, 2, 0, 3],
    [0, 1, 4, 3],
    [0.1, 1, 1, 3]
], dtype=np.float64)
Y = np.array([1,2,1])
print(X.std(axis=0))

variance = VarianceThreshold(threshold=0.1) ##设置方差的阈值为0.1
print(variance)
variance.fit(X)
print(variance.transform(X)) #选择方差大于0.1的特征

sk2 = SelectKBest(chi2, k=2) #选择相关性最高的前2个特征
sk2.fit(X, Y)
print(sk2)
print(sk2.scores_)
print(sk2.transform(X))

[0.04714045 0.47140452 1.69967317 0. ]
VarianceThreshold(threshold=0.1)
[[2. 0.]
[1. 4.]
[1. 1.]]
SelectKBest(k=2, score_func=<function chi2 at 0x000001775F143BF8>)
[0.05 0.125 4.9 0. ]
[[2. 0.]
[1. 4.]
[1. 1.]]

十、异常数据处理

import numpy as np
import matplotlib as mpl
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor
from sklearn.ensemble import BaggingRegressor

# 防止中文乱码
mpl.rcParams['font.sans-serif'] = [u'simHei']
mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

# 设置在jupyter中matplotlib的显示情况
# %matplotlib tk

## 文件存储路径
path1 = "C0904.csv"
path2 = "C0911.csv"
filename = "X12CO2"  # 列的名字

# subplots与figure函数参数解释说明以及简单的使用脚本实例
# https://blog.csdn.net/henni_719/article/details/77479912

### 原始数据读取
plt.figure(figsize=(10, 6), facecolor='w')  # figsize:每英寸的宽度和高度,facecolor:背景色, 此处白色。如果不提供,默认值:figure.facecolor。
plt.subplot(121)  # 分成1x2(一行二列),占用第一个,即第一行第一列的子图
data = pd.read_csv(path1, header=0)  # 读取数据
x = data[filename].values  # 取X12CO2列的值

plt.plot(x, 'r-', lw=1, label=u'C0904')  # x:传入y轴的值,r-:红色,lw:线宽, label:线的标签名
plt.title(u'实际数据0904', fontsize=18)  # 表格的标题,fontsize:字体大小
plt.legend(loc='upper right')  # loc:图的位置,右上
plt.xlim(0, 80000)  # x坐标最大值和最小值
plt.grid(b=True)    #  是否显示网格

plt.subplot(122)   # 分成1x2(一行二列),占用第二个,即第一行第二列的子图
data = pd.read_csv(path2, header=0)
x = data[filename].values
plt.plot(x, 'r-', lw=1, label=u'C0911')
plt.title(u'实际数据0911', fontsize=18)
plt.legend(loc='upper right')
plt.xlim(0, 80000)
plt.grid(b=True)

plt.tight_layout(2, rect=(0, 0, 1, 0.95))  #2:图边和子图边的距离,rect: 将其设置为一个矩形,默认(0,0,1,1)
plt.suptitle(u'如何找到下图中的异常值', fontsize=20)
plt.show()



### 异常数据处理
data = pd.read_csv(path2, header=0)
x = data[filename].values

width = 300
delta = 5
eps = 0.02
N = len(x)
p = []
# 异常值存储
abnormal = []
for i in np.arange(0, N, delta):  # [0,5,10,...]
    s = x[i:i+width]
    ## 获取max-min的差值
    min_s = np.min(s)
    ptp = np.ptp(s)  # 求最大值和最小值的差
    ptp_min = ptp / min_s
    p.append(ptp_min)
    ## 如果差值大于给定的阈值认为是存在异常值的区间
    if ptp_min > eps:
        abnormal.append(range(i, i+width))

## 获得异常的数据x值
abnormal = np.array(abnormal)  # 将列表转换为Arrray对象
abnormal = abnormal.flatten()  # 把数组降到一维
abnormal = np.unique(abnormal)  # 去重

#plt.plot(p, lw=1)
#plt.grid(b=True)
#plt.show()

plt.figure(figsize=(18, 7), facecolor='w')
plt.subplot(131)
plt.plot(x, 'r-', lw=1, label=u'原始数据')
plt.title(u'实际数据', fontsize=18)
plt.legend(loc='upper right')
plt.xlim(0, 80000)
plt.grid(b=True)

plt.subplot(132)
t = np.arange(N)  # X的长度
plt.plot(t, x, 'r-', lw=1, label=u'原始数据')  # t为x值的序列,x为y值的序列
plt.plot(abnormal, x[abnormal], 'go', markeredgecolor='g', ms=3, label=u'异常值')  # g:表示为绿色,go:绿色圆圈
plt.legend(loc='upper right')
plt.title(u'异常数据检测', fontsize=18)
plt.xlim(0, 80000)
plt.grid(b=True)

# 预测
plt.subplot(133)
select = np.ones(N, dtype=np.bool)  # N是形状
select[abnormal] = False
print(select)
t = np.arange(N)
## 决策树
dtr = DecisionTreeRegressor(criterion='mse', max_depth=10)  # criterion是决策树模型,max_depth是深度
br = BaggingRegressor(dtr, n_estimators=10, max_samples=0.3) # 把树模型丢到 集成学习器中,n_estimators:10个弱学习器,max_samples: 每个弱学习器选择30%的样本训练
## 模型训练

#我们不知道t的shape属性是多少,
#但是想让t变成只有一列,行数不知道多少,
#通过`t.reshape(-1,1)`,Numpy自动计算出行数

br.fit(t[select].reshape(-1, 1), x[select])
## 模型预测得出结果
y = br.predict(np.arange(N).reshape(-1, 1))
y[select] = x[select]
plt.plot(x, 'g--', lw=1, label=u'原始值')    # 原始值
plt.plot(y, 'r-', lw=1, label=u'校正值')     # 校正值
plt.legend(loc='upper right')
plt.title(u'异常值校正', fontsize=18)
plt.xlim(0, 80000)
plt.grid(b=True)

plt.tight_layout(1.5, rect=(0, 0, 1, 0.95))
plt.suptitle(u'异常值检测与校正', fontsize=22)
plt.show()

 机器学习-02-数据清洗和特征选择

 

分类:

技术点:

相关文章: