scikit-learn特征抽取

news2024/11/23 8:08:38

为什么需要特征工程

数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已

什么是特征工程

特征工程是使用专业背景知识和技巧处理数据，使得特征能在机器学习算法上发挥更好的作用的过程
意义：会直接影响机器学习的效果

特征工程的位置与数据处理的比较

pandas：一个数据读取非常方便以及基本的处理格式的工具
sklearn：对于特征的处理提供了强大的接口

特征工程包含内容：

特征抽取
特征提取
特征预处理
特征降维

什么是特征提取

将任意数据（如文本或图像）转换为可用于机器学习的数字特征
注：特征值是为了计算机更好的去理解数据

字典特征提取（特征离散化）
文本特征提取
图像特征提取（深度学习再介绍）

特征提取API

sklearn.feature_extraction

CountVectorizer_字典特征提取

作用：对字典数据进行特征值化

sklearn.feature_extraction.DictVectorizer(sparse=True, …)

DictVectorizer.fit_transform(X)， X：字典或者包含字典的迭代器返回值，返回sparse矩阵
DictVectorizer.inverse_transform(X)， X：array数组或者sparse矩阵返回值：转换之前数据格式
DictVectorizer.get_feature_names()：返回类别名称

from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer


def dict_demo():
    """
    字典特征抽取
    :return:
    """
    data = [{'city':'北京', 'temperature':100},
            {'city':'上海', 'temperature':60},
            {'city':'深圳', 'temperature':30}]
    # 1、实例化一个转换器类
    #transfer = DictVectorizer() # 返回sparse矩阵
    transfer = DictVectorizer(sparse=False)
    #print(transfer)
    # 2、调用fit_transform()
    data_new = transfer.fit_transform(data)
    print("data_new：\n", data_new)   # 转化后的
    print("特征名字：\n",transfer.feature_names_)

    return None


if __name__ == "__main__":
    dict_demo()

在这里插入图片描述

CountVectorizer_文本特征提取

单词作为特征

作用：对文本数据进行特征值化

sklearn.feature_extraction.text.CountVectorizer(stop_words=[])：返回词频矩阵
CountVectorizer.fit_transform(X)，X：文本或者包含文本字符串的可迭代对象，返回值：返回sparse矩阵
CountVectorizer.inverse_transform(X)，X：array数组或者sparse矩阵，返回值：转换之前数据格
CountVectorizer.get_feature_names()：返回值：单词列表

CountVectorizer_英文文本分词

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer


def count_demo():
    """
    文本特征抽取：CountVectorizer
    :return:
    """
    # todo 准备数据集
    data = ['life is short,i like python',
            'life is too long,i dislike python']
    # 1、实例化一个转换器类
    """
    标点符号和字符api设置默认不计算在统计数据中
    """
    # todo 统计特征词的个数,实例化方法 CountVectorizer()
    transfer = CountVectorizer()
    # 2、调用fit_transform
    data_new = transfer.fit_transform(data)
    print("data_new：\n", data_new.toarray())  # toarray转换为二维数组
    print("特征名字：\n", transfer.get_feature_names_out())

    return None


if __name__ == "__main__":
    count_demo()

在这里插入图片描述

CountVectorizer_停用词：stop_words=[]

在文本处理中，因为出现频率过高或者并没有实际意义，而被忽略不计的词汇

todo 忽略 is 和 too 两个词不统计

stop_words=['is', 'too']

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer


def count_demo():

    """
    文本特征抽取：CountVectorizer
    :return:
    """

    data = ['life is short,i like like python',
            'life is too long,i dislike python']

    # 1、实例化一个转换器类
    # todo 忽略 is 和 too 两个词不统计
    transfer = CountVectorizer(stop_words=['is', 'too'])
    # 2、调用fit_transform
    data_new = transfer.fit_transform(data)
    print("data_new：\n", data_new.toarray())  # toarray转换为二维数组
    print("特征名字：\n", transfer.get_feature_names_out())

    return None


if __name__ == "__main__":
    count_demo()

在这里插入图片描述

CountVectorizer_中文文本分词

注意：不支持单个中文词！
这个方法是计算特征词出现的个数的

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer


def count_demo():
    """
    文本特征抽取：CountVectorizer
    :return:
    """
    data = ['我 爱 北京 天安门',
            '天安门 上 太阳 升']
    # 1、实例化一个转换器类
    transfer = CountVectorizer()
    # 2、调用fit_transform
    data_new = transfer.fit_transform(data)
    print("data_new：\n", data_new.toarray())  # toarray转换为二维数组
    print("特征名字：\n", transfer.get_feature_names_out())

    return None


if __name__ == "__main__":
    count_demo()

在这里插入图片描述
英文是默认按照空格进行分词的，那么中文就得手动进行空格分词，要想自动化就需要使用分词器

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
import jieba


def count_chinese_demo2():
    """
    中文文本特征抽取，自动分词
    :return:
    """
    data = ['一种还是一种今天很残酷，明天更残酷，后天很美好，但绝对大部分是死在明天晚上，所以每个人不要放弃今天。',
            '我们看到的从很远星系来的光是在几百万年之前发出的，这样当我们看到宇宙时，我们是在看它的过去。',
            '如果只用一种方式了解某件事物，他就不会真正了解它。了解事物真正含义的秘密取决于如何将其与我们所了解的事物相联系。']
    data_new = []
    for sent in data:
        data_new.append(cut_word(sent))
    print(data_new)

    # 1、实例化一个转换器类
    transfer = CountVectorizer()
    # 2、调用fit_transform
    data_final = transfer.fit_transform(data_new)
    print("data_final:\n", data_final.toarray())
    print("特征名字：\n", transfer.get_feature_names_out())

    return None


def cut_word(text):
    """
    进行中文分词：“我爱北京天安门” -> "我 爱  北京 天安门"
    :param text:
    :return:
    """

    return ' '.join(jieba.cut(text))


if __name__ == "__main__":
    count_chinese_demo2()

在这里插入图片描述

Tf-idf文本特征提取

Tf-idf的主要思想是：如果某个词或短语在一篇文章中出现的概率高，并且在其他文章中很少出现，则认为此词或者短语具有很好的类别区分能力，适合用来分类
Tf-idf作用：用以评估一字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度
这种方法是计算特征词的重要程度的
TF-IDF:衡量重要程度
TF：词频
IDF：逆向文档频率，可以由总文件数目 / 包含该词语之文件的数目，再将得到的商取以10为底的对数得到

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer, TfidfVectorizer
import jieba


def cut_word(text):
    """
    进行中文分词：“我爱北京天安门” -> "我 爱  北京 天安门"
    :param text:
    :return:
    """

    return ' '.join(jieba.cut(text))


def tfidf_demo():
    """
    用TF-IDF的方法进行文本特征抽取
    :return:
    """
    data = ['一种还是一种今天很残酷，明天更残酷，后天很美好，但绝对大部分是死在明天晚上，所以每个人不要放弃今天。',
            '我们看到的从很远星系来的光是在几百万年之前发出的，这样当我们看到宇宙时，我们是在看它的过去。',
            '如果只用一种方式了解某件事物，他就不会真正了解它。了解事物真正含义的秘密取决于如何将其与我们所了解的事物相联系。']
    data_new = []
    for sent in data:
        data_new.append(cut_word(sent))
    print(data_new)

    # 1、实例化一个转换器类
    transfer = TfidfVectorizer()
    # 2、调用fit_transform
    data_final = transfer.fit_transform(data_new)
    print("data_final:\n", data_final.toarray())
    print("特征名字：\n", transfer.get_feature_names_out())
    return None

if __name__ == '__main__':
    tfidf_demo()