特征预处理

2.4.1 什么事特征预处理

为什么要进行归一化、标准化

无量纲化

2.4.2归一化：对于归一化来说，如果出现异常点，影响了最大值和最小值，那么结果显然是会发生改变的

通过对原始数据进行变换把数据映射到（默认为[0,1]）之间

 

异常值：最大值 最小值

2.4.3 标准化：对于标准化来说，如果出现异常点，由于具有一定数据量，少量的异常点，对于平均值的影响并不大，从而方差改变较小

 

（x - mean）/ std

标准差：集中程度

def minmax_demo():
    """
    归一化
    :return:
    """
    # 1 获取数据
    data = pd.read_csv("lizi")
    data = data.iloc[:, :3]
    print("data:\n", data)

    # 2 实例化一个转换器类
    # transfer = MinMaxScaler()
    transfer = MinMaxScaler(feature_range=[2,3])

    # 3 调用fit_transform
    data_new = transfer.fit_transform(data)
    print("data_new:\n", data_new)

    return None

def stand_demo():
    """
    标准化
    :return: 
    """
    # 1 获取数据
    data = pd.read_csv("lizi")
    data = data.iloc[:, :3]
    print("data:\n", data)
    
    # 2 实例化一个转换器类
    transfer = StandardScaler
    
    # 3 使用fit_transfer
    data_new = transfer.fit_transform(data)
    print("data_new:\n", data_new)
    return None

由于 factor_returns.csv 没有找到，所以不知道可不可以运行

def variance_demo():
    """
    过滤低方差特征
    :return:
    """
    # 1、获取数据
    data = pd.read_csv("factor_returns.csv")
    data = data.iloc[:, 1:-2]
    print("data:\n", data)
    
    # 2、实例化一个转化器
    transfer = VarianceThreshold(threshold=10)
    
    # 3、调用fit_transform
    data_new = transfer.fit_transform(data)
    print("data_new:\n", data_new, data_new.shape)
    
    return None

2.5.1 降维 - 降低维度

ndarray

维数 ： 嵌套的层数

二维数组

此处的降维：降低特征的个数

效果： 特征与特征之间不相关

2.5.1 降维

特征选择

Filter过滤式

方差选择法：低方差特征过滤

相关系数 - 特征与特征之间的相关程度

取值范围： -1 ~1

特征与特征之间的相关性很高：

1）选取其中一个

2）加权求和

3）主成分分析

Embeded嵌入式

def variance_demo():
    """
    过滤低方差特征
    :return:
    """
    # 1、获取数据
    data = pd.read_csv("factor_returns.csv")
    data = data.iloc[:, 1:-2]
    print("data:\n", data)

    # 2、实例化一个转化器
    transfer = VarianceThreshold(threshold=10)

    # 3、调用fit_transform
    data_new = transfer.fit_transform(data)
    print("data_new:\n", data_new, data_new.shape)
    
    # 计算两个变量之间的相关系数
    r1 = pearsonr(data["pe_ratio"], data["pb_ratio"])
    print("相关系数：\n", r1)
    r2 = pearsonr(data['revenue'], data['total_expense'])
    print("revenue与total_expense之间的相关性：\n", r2)

    return None

决策树 正则化 深度学习

主成分分析：

2.6.1 什么是主成分分析（PCA）

sklearn.decomposition.PCA(n_compinents=None)

n_components 

def pca_demo():
    """
    PCA
    :return:
    """
    data = [[2,8,4,5], [6,3,0,8], [5,4,9,1]]

    # 1 实例化一个转换器类
    transfer = PCA(n_components=2)

    # 调用fit_transform(data)
    data_new = transfer.fit_transform(data)
    print("data_new:\n", data_new)
    return None

 

 

小数  表示保留百分之多少的信息量

整数 减少到多少特征

2.6.2案例探究用户对物品类别的喜好细分