机器学习实战(用Scikit-learn和TensorFlow进行机器学习)(二)

上一节讲述了真实数据（csv表格数据）的查看以及如何正确的分开训练测试集。今天接着往下进行实战操作，会用到之前的数据和代码，如果有问题请查看上一节。

三、开始实战（处理CSV表格数据）

５、查看训练集的特征图像信息以及特征之间的相关性

上一节粗略地查看了数据的统计信息，接下来需要从训练样本中得到更多的信息，从而对数据进行一些处理。

查看训练集的特征图像信息

为了防止误操作在查看的时候修改了训练集，所以先复制一份进行操作。对longitude和latitude（经纬度）以散点（scatter）的形式输出，看数据的地区分布。

train_housing = strat_train_set.copy()
train_housing.plot(kind="scatter", x="longitude", y="latitude")

若加上参数alpha=0.1可以看到数据高密度的区域，若alpha设为1，则和上面一样，alpha越靠近0则只加深越高密度的地方。

train_housing.plot(kind="scatter", x="longitude", y="latitude", alpha=0.1)

为了查看目标median_house_value的在各个地区的分布情况，所以可以增加参数c（用于对某参数显示颜色），参数s（表示某参数圆的半径），cmap表示一个colormap，jet为一个蓝到红的颜色，colorbar为右侧颜色条

train_housing.plot(kind="scatter", x="longitude", y="latitude", alpha=0.4,
s=housing["population"]/100, label="population",
c="median_house_value", cmap=plt.get_cmap("jet"), colorbar=True,
)
plt.legend()

查看特征之间的相关性

查看median_house_value与其他变量的线性相关性，并排序输出，数据越靠近1则越相关，靠近-1则越负相关，接近0为不相关。

corr_matrix = train_housing.corr()
corr_matrix["median_house_value"].sort_values(ascending=False)

可以看到除了与自己最相关以外，和median_income线性相关性很强。

然而上面只是计算了线性相关性，而特征之间可能是非线性的关系，因此需要画出图来看一下变量之间是否相关。（代码中只取其中的几个来看）

from pandas.tools.plotting import scatter_matrix
attributes = ["median_house_value", "median_income", "total_rooms"]
scatter_matrix(housing[attributes], figsize=(12, 8))

从第一行第二幅图，可以看到median_house_value和median_income的正线性相关性还是比较强的，但是还是看到一些问题，比如大于500000后的点可能在收集资料或预处理时设立的边界，使得变为一条直线一样；而且还有右下角一些奇异的点。为了让算法不学习到这些有问题的点，你可以去除这些相关区域的点。

特征之间的组合

两个特征对目标的相关性都不强，但是组合起来可能有较大的提升。最后还可以尝试一下特征的组合（不是特别重要）

train_housing["rooms_per_household"] = housing["total_rooms"]/housing["households"]
train_housing["bedrooms_per_room"] = housing["total_bedrooms"]/housing["total_rooms"]
train_housing["population_per_household"]=housing["population"]/housing["households"]
corr_matrix = train_housing.corr()
corr_matrix["median_house_value"].sort_values(ascending=False)

经过特征组合，可以看到新特征bedrooms_per_room对median_house_value的影响比较大（-0.2599），呈一定的负相关，即每个房子的卧室越少，价格反而越贵。

6、准备数据（数据预处理）

首先分开特征（feature）和目标标签（label），以median_house_value作为标签，其他作为特征。

train_housing = strat_train_set.drop("median_house_value", axis=1)
train_housing_labels = strat_train_set["median_house_value"].copy()

数据清洗

在第一节我们得知total_bedrooms存在一些缺失值，对于缺失值的处理有三种方案：

1、去掉含有缺失值的个体（dropna）

2、去掉含有缺失值的整个特征（drop）

3、给缺失值补上一些值（0、平均数、中位数等）（fillna）

#train_housing.dropna(subset=["total_bedrooms"]) # option 1
#train_housing.drop("total_bedrooms", axis=1) # option 2
median = train_housing["total_bedrooms"].median()
train_housing["total_bedrooms"].fillna(median) # option 3

为了得到更多可利用的数据，在这里我们选择方案3。

当然非常方便的Scikit-Learn也存在对缺失值处理的类Imputer。我们打算对所有地方的缺失值都补全，以防运行模型时发生错误。使用Imputer函数需要先定义一个补缺失值的策略（如median），由于median策略只能对实数值有效，所以需要将文本属性先去除，然后再补缺失值。最后使用fit方法对变量执行相应操作。

from sklearn.preprocessing import Imputer
imputer = Imputer(strategy="median")
housing_num = train_housing.drop("ocean_proximity", axis=1)
imputer.fit(housing_num)

对数据缺失值补全以后，一般需要转化为Numpy的矩阵格式，方便模型的输入，所以可以调用Imputer的transform()方法，当然fit和transform也可以合起来使用，即fit_transform()，这个函数会比分开调用要快一些。

X = imputer.transform(housing_num)
#X = imputer.fit_transform(housing_num)#也可以将numpy格式的转换为pd格式
#housing_tr = pd.DataFrame(X, columns=housing_num.columns)

处理类别文本特征

由于文本属性不能作median等操作，所以需要将文本特征编码为实数特征，对应Scikit-Learn中的类为LabelEncoder，通过调用LabelEncoder类，再使用fit_transform()方法自动将文本特征编码

from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
encoder = LabelEncoder()
housing_cat = train_housing["ocean_proximity"]
housing_cat_encoded = encoder.fit_transform(housing_cat)
print(housing_cat_encoded)
print(encoder.classes_)

输出的数字编码与编码对应的类型为：

由于0到1的距离比0到3的距离要近，所以这种数字编码暗含了0和1的相似性比0到3的相似性要强，然而事实上并非如此，每个元素的相似性应趋于相等。如果该数字编码作为label，则只是一个标签，没有什么影响。但是如果用于特征，则这种数字编码不适用，应该采用one hot编码（形式可以看下面的图），对应Scikit-Learn中的类为OneHotEncoder

from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
encoder = OneHotEncoder()
housing_cat_1hot = encoder.fit_transform(housing_cat_encoded.reshape(-1,1))

默认的输出结果为稀疏矩阵Scipy（sparse matrix），而不是Numpy，由于矩阵大部分为0，浪费空间，所以使用稀疏矩阵存放，如果想看矩阵的具体样子，则用toarray（）方法变为dense matrix（Numpy）。

housing_cat_1hot.toarray()

上述文本编码先经过数字编码再转为one hot编码用了两步，当然也可以一步到位，直接从文本编码到one hot，对应Scikit-Learn中的类为LabelBinarizer

from sklearn.preprocessing import LabelBinarizer
encoder = LabelBinarizer()
#encoder = LabelBinarizer(sparse_output=True)
housing_cat_1hot = encoder.fit_transform(housing_cat)

要注意的是，不设参数sparse_output=True的话，默认输出的是Numpy矩阵。

自定义Transformer

由于Scikit-Learn中的函数中提供的Transformer方法并不一定适用于真实情形，所以有时候需要自定义一个Transformer，与Scikit-Learn能够做到“无缝结合”，比如pineline（以后会说到）。定义类时需要加入基础类：BaseEstimator（必须），以及TransformerMixin（用于自动生成fit_transformer()方法）。下面是一个例子：用于增加组合特征的Trainsformer

from sklearn.base import BaseEstimator, TransformerMixin
rooms_ix, bedrooms_ix, population_ix, household_ix = 3, 4, 5, 6class CombinedAttributesAdder(BaseEstimator, TransformerMixin):def __init__(self, add_bedrooms_per_room = True): # no *args or **kargsself.add_bedrooms_per_room = add_bedrooms_per_roomdef fit(self, X, y=None):return self # nothing else to dodef transform(self, X, y=None):rooms_per_household = X[:, rooms_ix] / X[:, household_ix]population_per_household = X[:, population_ix] / X[:, household_ix]if self.add_bedrooms_per_room:bedrooms_per_room = X[:, bedrooms_ix] / X[:, rooms_ix]return np.c_[X, rooms_per_household, population_per_household,bedrooms_per_room]else:return np.c_[X, rooms_per_household, population_per_household]attr_adder = CombinedAttributesAdder(add_bedrooms_per_room=False)
housing_extra_attribs = attr_adder.transform(housing.values)

在该代码中，init中设置参数，可以调整是否加入该元素，用于尝试确定加入该元素是否对模型效果提升，方便修改，节省时间。

特征缩放

由于机器学习算法在不同尺度范围的特征之间表现的不好，比如total number of rooms范围是6-39320，而median_incomes范围是0-15。因此需要对特征的范围进行缩放，对应Scikit-Learn中的类为：

1、MinMaxScaler：将特征缩放到0-1之间，但异常值对这个影响比较大，比如异常值为100，缩放0-15为0-0.15;

2、feature_range：可以自定义缩放的范围，不一定是0-1;

3、StandardScaler：标准化（减均值，除方差），对异常值的影响较小，但可能会不符合某种范围

需要注意：每次缩放只能针对训练集或只是测试集，而不能是整个数据集，这是由于测试集（或新数据）不属于训练范围。

Transformation Pipelines

可以看到，上述有非常多的转换操作，并按一定的顺序执行，但是再次处理其他数据（如测试数据）时需要重新调用执行众多步骤，代码看起来过于繁琐。所以Scikit-Learn提供了Pineline类来帮助这种一系列的转换，把这些转换封装为一个转换。下面是一个简单的例子。

from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
num_pipeline = Pipeline([
('imputer', Imputer(strategy="median")),
('attribs_adder', CombinedAttributesAdder()),
('std_scaler', StandardScaler()),
])
housing_num_tr = num_pipeline.fit_transform(housing_num)

Pipeline是由（name(名字)，Estimator(类)）对组成，但最后一个必须为transformer，这是因为要形成fit_transform()方法

上面的pineline只是用于处理实数特征的，对于处理类别特征的还有另一个Pineline，这就可以使用FearureUnion类来结合多个pineline，多个Pineline可以并行处理，最后将结果拼接在一起输出。

由于Scikit-Learn没有处理Pandas数据的DataFrame，因此需要自己自定义一个如下：

from sklearn.base import BaseEstimator, TransformerMixin
class DataFrameSelector(BaseEstimator, TransformerMixin):def __init__(self, attribute_names):self.attribute_names = attribute_namesdef fit(self, X, y=None):return selfdef transform(self, X):return X[self.attribute_names].values

然后就可以通过FeatureUnion类结合两个Pineline

from sklearn.pipeline import FeatureUnion
num_attribs = list(housing_num)
cat_attribs = ["ocean_proximity"]
num_pipeline = Pipeline([
('selector', DataFrameSelector(num_attribs)),
('imputer', Imputer(strategy="median")),
('attribs_adder', CombinedAttributesAdder()),
('std_scaler', StandardScaler()),
])
cat_pipeline = Pipeline([
('selector', DataFrameSelector(cat_attribs)),
('label_binarizer', LabelBinarizer()),
])
full_pipeline = FeatureUnion(transformer_list=[
("num_pipeline", num_pipeline),
("cat_pipeline", cat_pipeline),
])
housing_prepared = full_pipeline.fit_transform(train_housing)

需要注意：在scikit-learn == 0.18.0及以前版本LabelBinarizer()用在Pineline没有问题；而在0.19.0版本则会报错，因此需要自己定义一个新的LabelBinarizer_new()，代码如下；0.20.0版本以后可以使用新的类CategoricalEncoder()

from sklearn.base import BaseEstimator, TransformerMixin
class LabelBinarizer_new(TransformerMixin, BaseEstimator):def fit(self, X, y = 0):self.encoder = Nonereturn selfdef transform(self, X, y = 0):if(self.encoder is None):print("Initializing encoder")self.encoder = LabelBinarizer();result = self.encoder.fit_transform(X)else:result = self.encoder.transform(X)return result

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