sk-learn 特征数据预处理方式汇总

数据集及基本操作

1）数据集的组成

数据集由特征(feature)与标签(label)构成。

特征是输入数据。什么是特征（Features）: 机器学习中输入数据，被称为特征。通常特征不止1个，可以用 n 维向量表示n个特征。
Features 数据通常表示为大写 X，数据格式为 Numpy array 或者 Pandas 的 dataFrame
X的数据类型必须是float32,或 float64.

标签是输出数据，在sklearn 中有时也称为target， response.
通常标记为小写 y, 只能是1维向量，数据格式为 Numpy array 或者 Pandas 的 Series

2）常用测试集：

iris 鸢尾花数据集
digits 手写体分类数据集
Boston house prices波士顿房价回归数据集

注意 Boston House Price数据集已从1.2中被移除，但仍有很多教程中还使用此数据集做回归示例。手工加载该数据集的方法如下：

import pandas as pd
    import numpy as np

    data_url = "http://lib.stat.cmu.edu/datasets/boston"
    raw_df = pd.read_csv(data_url, sep="\s+", skiprows=22, header=None)
    data = np.hstack([raw_df.values[::2, :], raw_df.values[1::2, :2]])
    target = raw_df.values[1::2, 2]

也可以从 http://lib.stat.cmu.edu/datasets/boston 复制保存至本地，从本地加载

raw_df = pd.read_csv("./boston", sep="\s+", skiprows=22, header=None)

官方提供了California housing datase替代

  from sklearn.datasets import fetch_california_housing
  housing = fetch_california_housing()  #可能下载不了。

切分数据集

通常，需要将数据集切分为两部分： training set and testing set.

如：

from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris()

data_X = iris.data
data_y = iris.target

from sklearn.model_selection import train_test_split

#划分为训练集和测试集数据
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
    data_X, 
    data_y, 
    test_size=0.3,
    random_state=111
)

print(X_train.shape)
print(X_test.shape)

print(y_train.shape)
print(y_test.shape)

Output
(105, 4)
(45, 4)
(105,)
(45,)

数据集预处理技术

sklearn的数据预处理操作分类

(1) Feature Extract
①　Load features from dict
②　文件特征化
(2) Preprocessing Data
①　Standalizaiton , scaling
②　Normalization
③　Encoding categorical features
④　Discretization
⑤　Custom transformers
(3) Imputation of missing values
①　Univariate feature imputation, Multivariate feature imputation
②　Nearest neighbors imputation
③　用常量填充
④　NaN空值填充
(4) Dimension Reduction
①　PCA: principal component analysis
②　Random projections
③　Feature agglomeration
(5) 快速降维技术 Random Projection
①　The Johnson-Lindenstrauss lemma
②　Gaussian random projection
③　Sparse random projection

(1)Binarisation 二值化

二值化主要用于将数值特征向量转换为（0，1），或（true, false)

原始数据
import numpy as np
from sklearn import preprocessing
data = np.array([[3, -1.5, 2, -5.4],
[0, 4, -0.3, 2.1],
[1, 3.3, -1.9, -4.3]]) # 原始数据矩阵 shape=(3,4
二值化处理：
binarized=preprocessing.Binarizer(threshold=1.4).transform(data)
#小于等于1.4的为0，其余为1
print(“原始：\n”,data)
print(“二值化：\n”,binarized)
[
[ 1. 0. 1, 0.]
[ 0. 1. 0, 1]
[ 0. 1. 0. 0]
]

(2)标准化与归一化处理

数据集的标准化（Standardization）是一种特征缩放技术。其主要目的是调整特征的尺度，使得所有特征都具有相同的尺度或范围。

具体来说，标准化通常是通过将每个特征值减去其均值，然后除以其标准差来实现的。这样处理后，每个特征的均值为0，标准差为1，符合标准正态分布。标准化对于那些依赖于距离和权重的算法（如KNN、Logistic Regression等）来说尤其重要，因为这些算法不应受到不均匀缩放数据集的影响。

Normalizatioin，也称归一化。但与标准化有区别的。归一化主要目的是将数据映射到特定的范围，通常是[0,1]或[-1,1]。标准化更适用于那些特征值分布接近正态分布的情况。而归一化则更适用于那些数据范围有限或需要限制输出范围的情况。

但很多文档中，也将Normalizaiton 归为标准化的方法中。

标准化方式：
Z-score标准化（标准差标准化）：这是最常用的标准化方法之一。这种方法对于大多数基于梯度的优化算法（如神经网络和逻辑回归）非常有效，因为它可以确保每个特征在模型中具有相同的权重。
Scaling 缩放技术
Min-max标准化（最小-最大标准化）：它通过缩放特征值，使其落在[0,1]的范围内。具体实现是将每个特征值减去其最小值，然后除以其最大值与最小值之差。这种方法适用于那些需要限制数据范围或输出范围的情况，例如某些图像处理和信号处理的任务。
MaxAbsScaler：原理：将每个特征值缩放到[-1, 1]区间，通过除以每个特征的最大绝对值实现。如果数据集中有很大的异常值，使用MaxAbsScaler可能是一个好选择，因为它不会受到异常值的影响。

A)StandardScaler 基本标准化方法

计算z score, 分布转为标准正态分布

示例：

import numpy as np  
from sklearn.preprocessing import StandardScaler  
 
# 假设的数据集  
data = np.array([[170, 60], [180, 70], [165, 55], [175, 65]])  
  
# 创建StandardScaler对象  
scaler = StandardScaler()  
  
# 对数据进行标准化处理  
standardized_data = scaler.fit_transform(data)    
print(standardized_data)

# 查看标准化之后的数据，均值为0， 标准差为1
>>> standardized_data.mean(axis=0)
array([0., 0., 0.,0.])
>>> standardized_data.std(axis=0)
array([1., 1., 1.])

B)Min-Max 缩放

也称为离差标准化，是对原始数据的线性变换，使结果值映射到[0 - 1]，或[-1,1]之间。

其使用方法与standardScalar()相似

scaler = MinMaxScaler()
# 假设的数据集  
data = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8]])  
# 对数据进行归一化处理  
normalized_data = scaler.fit_transform(data)

输出数据的每个特征值都位于[0,1]区间内

如果你想要将数据缩放到不同的范围，例如[-1, 1]，你可以在创建MinMaxScaler对象时指定feature_range参数：
scaler = MinMaxScaler(feature_range=(-1, 1))
normalized_data = scaler.fit_transform(data)

C)MaxAbsScaler缩放

原理：将每个特征值缩放到[-1, 1]区间，通过除以每个特征的最大绝对值实现。
示例：如果数据集中有很大的异常值，使用MaxAbsScaler可能是一个好选择，因为它不会受到异常值的影响。

from sklearn.preprocessing import MaxAbsScaler  
  
scaler = MaxAbsScaler()  
scaled_data = scaler.fit_transform(data)

D)Mean Removal均值移除

data_standardized=preprocessing.scale(data)

均值移除之后的矩阵每一列的均值约为0，而std为1。这样做的目的是确保每一个特征列的数值都在类似的数据范围之间，防止某一个特征列数据天然的数值太大而一家独大。

E)归一化

就是归一化是将单个样本缩放到具有单位范数的过程
normalize函数提供了一个快速简便的方法，用于在单个类似数组的数据集上执行此操作，范数可以使用l1, l2, max,

>>> 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...]])

L2 Normalisation
L2 normalization（也称为欧氏距离归一化）是一种常用的技术，它通过对特征向量进行缩放，使得每个样本的L2范数（即欧几里得范数）等于一个特定的值，通常是1。这有助于确保模型不会偏向于具有较大范数的特征，从而改进模型的表现。
在sklearn库中，Normalizer类提供了一个norm参数，可以设置为’l2’来执行L2 normalization。

Sklearn 也提供了1个Normlizer 类，可通过Normlizer.transform（)方法进行归一化操作
Normalizer类提供了一个norm参数，可以设置为’l2’来执行L2 normalization。

normalizer = Normalizer(norm='l2')  
normalized_data = normalizer.transform(X)

(3)缺失值处理–插值:

imp=SimpleImputer(missing_values=np.nan, strategy=’mean’)

impute.SimpleImputer进行缺失值处理，其中参数miss_values是告诉SimpleImputer，数据中缺失值长什么样，默认是np.nan；参数strategy是缺失值插补策略，有mean，median，most_frequent,constant插补，其中前两个均值和中位数只能在数值型中插补，后两个众数和特定值可以在数值型和字符型中都可以插补，特定值是在参数fill_value中输入的值，参数copy是否创建副本，默认True是创建，如果为False则会覆盖原数据

(4)处理异常数据 Outlier data

Outlier data, far bigger or less than rest data in dataset. 有几种方式可以处理
方式1：用pandas处理
删除异常行

df = pd.DataFrame({  
    'feature1': [1, 2, 3, 4, 500],  # 假设500是异常值  
    'feature2': [10, 20, 30, 40, 50],  
    'target': [0, 0, 1, 1, 1]  
})    
# 删除包含异常值的行  
df = df[df['feature1'] < 100]  # 删除'feature1'大于100的行  
  
# 划分数据集  
X = df[['feature1', 'feature2']]  
y = df['target']  
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)  
  
# 用均值替代
import pandas as pd  
import numpy as np  
  
# 创建一个示例DataFrame  
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 500], 'B': [5, 6, 7, 8, 9], 'C': [10, 11, 12, 1000, 14]}  
df = pd.DataFrame(data)  
  
# 计算每列的均值  
mean_values = df.mean()  
  
# 定义一个函数来替换异常值  
def replace_outliers_with_mean(series, threshold=1.5):  
    # 计算标准差  
    std_dev = series.std()  
    # 计算异常值的上下限  
    lower_limit = series.mean() - (threshold * std_dev)  
    upper_limit = series.mean() + (threshold * std_dev)  
    # 替换异常值为均值  
    series[series < lower_limit] = mean_values[series.name]  
    series[series > upper_limit] = mean_values[series.name]  
    return series  
  
# 应用函数到DataFrame的每一列  
df_replaced = df.apply(replace_outliers_with_mean)  
print(df_replaced)

方式2： 使用IQR（四分位距）识别并处理异常值
import numpy as np    
# 计算IQR并定义异常值范围  
Q1 = df['feature1'].quantile(0.25)  
Q3 = df['feature1'].quantile(0.75)  
IQR = Q3 - Q1  
lower_bound = Q1 - 1.5 * IQR  
upper_bound = Q3 + 1.5 * IQR

替换或删除异常值

df['feature1'] = np.where((df['feature1'] < lower_bound) | (df['feature1'] > upper_bound), np.nan, df['feature1'])  # 替换为NaN  
df = df.dropna()  # 删除包含NaN的行

方式3：使用sklearn的IsolationForest识别异常值：
IsolationForest是一种基于随机森林的异常值检测算法。

from sklearn.ensemble import IsolationForest  
  
# 训练异常值检测器  
clf = IsolationForest(contamination=0.1)  # 假设数据集中10%是异常值  
y_pred = clf.fit_predict(X)  
  
# -1表示异常值，1表示正常值  
outliers = X[y_pred == -1]  
inliers = X[y_pred == 1]  
  
# 处理异常值，例如删除它们  
X = inliers

方式4：使用中位数和IQR缩放或替换异常值：
对于数值特征，可以使用中位数和IQR的缩放因子来替换异常值。

def replace_outliers_with_iqr(df, column, factor=1.5):  
    Q1 = df[column].quantile(0.25)  
    Q3 = df[column].quantile(0.75)  
    IQR = Q3 - Q1  
    lower_bound = Q1 - factor * IQR  
    upper_bound = Q3 + factor * IQR  
    df.loc[df[column] < lower_bound, column] = Q1 - factor * IQR  
    df.loc[df[column] > upper_bound, column] = Q3 + factor * IQR  
    return df  
  
df = replace_outliers_with_iqr(df, 'feature1')

(5)分类特征数据的编码处理

很多场景中，特征数据不是数字值，而是离散的文本，如人的特征： [“male”, “female”], [“from Europe”, “from US”, “from Asia”], [“uses Firefox”, “uses Chrome”, “uses Safari”, “uses Internet Explorer”]. 可以用1个数字来代表某个文本，将其编码为. 如
[“male”, “from US”, “uses Internet Explorer”] ==》 [0, 1, 3]
[“female”, “from Asia”, “uses Chrome”] ==> [ 1, 2, 1]

OrdinalEncoder 序列编码器

enc = preprocessing.OrdinalEncoder()
X = [['male', 'from US', 'uses Safari'], ['female', 'from Europe', 'uses Firefox']]
enc.fit(X)
enc.transform([['female', 'from US', 'uses Safari']])
输出：
array([[0., 1., 1.]])

标签编码

preprocessing.LabelEncoder：标签专用，能够将分类转换为数值型数据
对数字编码
在这里插入图片描述

对字符串编码
在这里插入图片描述

OneHot独热编码

与类别编码相似，会把每一个类别特征变换成一个新的整数数字特征，并以One-Hot格式输出，常用的参数：

categories
‘auto’ : 根据训练集自动确定各列特征的类别数
list : 手动枚举每列特征，这样即使训练集中没有出现过，特能进行编
sparse：表示编码的格式，默认为 True，即为稀疏的格式，指定 False 则就不用 toarray() 了
handle_unknown：其值可以指定为 “error” 或者 “ignore”，即如果碰到未知的类别，是返回一个错误还是忽略它。

from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder

# 构造数据
X_train = [['male', 'from US', 'uses Safari'], 
     ['female', 'from Europe', 'uses Firefox'], 
     ['female', 'from China', 'uses Safari']]
     
# 编码器
encoder = OneHotEncoder()
encoder = encoder.fit(X_train)

# 编码
X = [['female', 'from Europe', 'uses Safari']]
X_transform = encoder.transform(X) 
X_transform.toarray()     # 默认返回的是稀疏矩阵, 用toarray()方法可以转为np.array格式
>> array([[1., 0., 0., 1., 0., 0., 1.]])

如果指定categories 参数，

>>> genders = ['female', 'male']
>>> locations = ['from Africa', 'from Asia', 'from Europe', 'from US']
>>> browsers = ['uses Chrome', 'uses Firefox', 'uses IE', 'uses Safari']
>>> enc = preprocessing.OneHotEncoder(categories=[genders, locations, browsers])
>>> # Note that for there are missing categorical values for the 2nd and 3rd
>>> # feature
>>> X = [['male', 'from US', 'uses Safari'], ['female', 'from Europe', 'uses Firefox']]
>>> enc.fit(X)  # onehot长度：各category元素按顺序排列。
OneHotEncoder(categories=[['female', 'male'],
                          ['from Africa', 'from Asia', 'from Europe',
                           'from US'],
                          ['uses Chrome', 'uses Firefox', 'uses IE',
                           'uses Safari']])
>>> enc.transform([['female', 'from Asia', 'uses Chrome']]).toarray()
array([[1., 0., 0., 1., 0., 0., 1., 0., 0., 0.]])

(6)discretization离散化（分箱）

有的数据，局部是连续的，整体不是连续的。可以将连续特征划分为离散值, 也有叫分箱。

K-bins discretization

>>> X = np.array([[ -3., 5., 15 ],
...               [  0., 6., 14 ],
...               [  6., 3., 11 ]])
>>> est = preprocessing.KBinsDiscretizer(n_bins=[3, 2, 2], encode='ordinal').fit(X)

缺少输出是采用one-hot编码的矩阵，

PCA 主成分分析

PCA(Principal Component Analysis，主成分分析）主要用于数据的降维。PCA的主要思想是将n维特征映射到k维上（k<n），这k维是全新的正交特征，是重新构造出来的k维特征，而不是简单地从n维特征中去除其余n-k维特征。这k维特征称为主成分，是原始特征的线性组合。

PCA的工作原理是，通过对原始特征空间进行线性变换，寻找一组新的正交基，这组正交基就是主成分。新的特征空间是由这些主成分构成的，并且新空间的维度（即主成分的数量）通常小于原始特征空间的维度。通过这种方式，PCA可以有效地降低数据的维度，同时保留数据中的主要变化信息。

其数学基础:

Variance and Convariance
Eigen Vectors and Eigen values

算法自己编程实现步骤还是很多，而用sklearn实现PCA则非常简单：

from sklearn.decomposition import PCA  
from sklearn.datasets import load_iris  
import matplotlib.pyplot as plt  
  
# 加载iris数据集  
iris = load_iris()  
X = iris.data  
y = iris.target  
  
# 初始化PCA，设置目标维度为2  
pca = PCA(n_components=2)  
  
# 对数据进行PCA降维  
X_pca = pca.fit_transform(X)