目录

1 特征工程是什么？
2 数据预处理
　　2.1 无量纲化
　　　　2.1.1 标准化
　　　　2.1.2 区间缩放法
　　　　2.1.3 标准化与归一化的区别
　　2.2 对定量特征二值化
　　2.3 对定性特征哑编码
　　2.4 缺失值计算
　　2.5 数据变换
　　2.6 回顾
3 特征选择
　　3.1 Filter
　　　　3.1.1 方差选择法
　　　　3.1.2 相关系数法
　　　　3.1.3 卡方检验
　　　　3.1.4 互信息法
　　3.2 Wrapper
　　　　3.2.1 递归特征消除法
　　3.3 Embedded
　　　　3.3.1 基于惩罚项的特征选择法
　　　　3.3.2 基于树模型的特征选择法
　　3.4 回顾
4 降维
　　4.1 主成分分析法（PCA）
　　4.2 线性判别分析法（LDA）
　　4.3 回顾
5 总结

1 特征工程是什么？

　　有这么一句话在业界广泛流传：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。那特征工程到底是什么呢？顾名思义，其本质是一项工程活动，目的是最大限度地从原始数据中提取特征以供算法和模型使用。通过总结和归纳，人们认为特征工程包括以下方面：

　　特征处理是特征工程的核心部分，sklearn提供了较为完整的特征处理方法，包括数据预处理，特征选择，降维等。首次接触到sklearn，通常会被其丰富且方便的算法模型库吸引，但是这里介绍的特征处理库也十分强大！

　　本文中使用sklearn中的IRIS（鸢尾花）数据集来对特征处理功能进行说明。IRIS数据集由Fisher在1936年整理，包含4个特征（Sepal.Length（花萼长度）、Sepal.Width（花萼宽度）、Petal.Length（花瓣长度）、Petal.Width（花瓣宽度）），特征值都为正浮点数，单位为厘米。目标值为鸢尾花的分类（Iris Setosa（山鸢尾）、Iris Versicolour（杂色鸢尾），Iris Virginica（维吉尼亚鸢尾））。导入IRIS数据集的代码如下：

from sklearn.datasets 
import load_iris #导入IRIS数据集 
iris = load_iris()  #特征矩阵 
iris.data 
 #目标向量
iris.target

2 数据预处理

　　通过特征提取，我们能得到未经处理的特征，这时的特征可能有以下问题：

• 不属于同一量纲：即特征的规格不一样，不能够放在一起比较。无量纲化可以解决这一问题。

• 信息冗余：对于某些定量特征，其包含的有效信息为区间划分，例如学习成绩，假若只关心“及格”或不“及格”，那么需要将定量的考分，转换成“1”和“0”表示及格和未及格。二值化可以解决这一问题。

• 定性特征不能直接使用：某些机器学习算法和模型只能接受定量特征的输入，那么需要将定性特征转换为定量特征。最简单的方式是为每一种定性值指定一个定量值，但是这种方式过于灵活，增加了调参的工作。通常使用哑编码的方式将定性特征转换为定量特征：假设有N种定性值，则将这一个特征扩展为N种特征，当原始特征值为第i种定性值时，第i个扩展特征赋值为1，其他扩展特征赋值为0。哑编码的方式相比直接指定的方式，不用增加调参的工作，对于线性模型来说，使用哑编码后的特征可达到非线性的效果。

• 存在缺失值：缺失值需要补充。

• 信息利用率低：不同的机器学习算法和模型对数据中信息的利用是不同的，之前提到在线性模型中，使用对定性特征哑编码可以达到非线性的效果。类似地，对定量变量多项式化，或者进行其他的转换，都能达到非线性的效果。

　　我们使用sklearn中的preproccessing库来进行数据预处理，可以覆盖以上问题的解决方案。

原文链接：

http://mp.weixin.qq.com/s/_RiW7thoshRNbubONCqgPQ