七月算法机器学习 6 特征工程小案例

加载数据

把datetime域切成日期和时间两部分

处理时间数据

统计一周各天的情况

一周各天的租赁情况

删除一些字段

特征向量化

标准化连续值特征

类别特征编码

把特征拼一起

Kaggle上有这样一个比赛：城市自行车共享系统使用状况。

https://www.kaggle.com/c/bike-sharing-demand

提供的数据为2年内按小时做的自行车租赁数据，其中训练集由每个月的前19天组成，测试集由20号之后的时间组成

数据和代码下载 https://download.csdn.net/download/moonlightpeng/12543907

加载数据

#先把数据读进来
import pandas as pd
data = pd.read_csv('kaggle_bike_competition_train.csv', header = 0, error_bad_lines=False)

把datetime域切成日期和时间两部分

# 处理时间字段
temp = pd.DatetimeIndex(data['datetime'])
data['date'] = temp.date
data['time'] = temp.time
data.head()

处理时间数据

时间那部分，好像最细的粒度也只到小时，所以我们干脆把小时字段拿出来作为更简洁的特征

# 设定hour这个小时字段
data['hour'] = pd.to_datetime(data.time, format="%H:%M:%S")
data['hour'] = pd.Index(data['hour']).hour
data[:10]

统计一周各天的情况

仔细想想，数据只告诉我们是哪天了，按照一般逻辑，应该周末和工作日出去的人数量不同吧。我们设定一个新的字段dayofweek表示是一周中的第几天。再设定一个字段dateDays表示离第一天开始租车多久了

# 我们对时间类的特征做处理，产出一个星期几的类别型变量
data['dayofweek'] = pd.DatetimeIndex(data.date).dayofweek# 对时间类特征处理，产出一个时间长度变量
data['dateDays'] = (data.date - data.date[0]).astype('timedelta64[D]')data[::1000]

一周各天的租赁情况

其实我们刚才一直都在猜测，并不知道真实的日期相关的数据分布对吧，所以我们要做一个小小的统计来看看真实的数据分布，我们统计一下一周各天的自行车租赁情况(分注册的人和没注册的人)

byday = data.groupby('dayofweek')
# 统计下没注册的用户租赁情况
byday['casual'].sum().reset_index()

非注册用户周末会突然增大10万左右

周末既然有不同，就单独拿一列出来给星期六，再单独拿一列出来给星期日

data['Saturday']=0
data.Saturday[data.dayofweek==5]=1data['Sunday']=0
data.Sunday[data.dayofweek==6]=1data[::500]

删除一些字段

从数据中，把原始的时间字段等踢掉

# remove old data features
dataRel = data.drop(['datetime', 'count','date','time','dayofweek'], axis=1)
dataRel.head()

特征向量化

我们这里打算用scikit-learn来建模。对于pandas的dataframe我们有方法/函数可以直接转成python中的dict。另外，在这里我们要对离散值和连续值特征区分一下了，以便之后分开做不同的特征处理。

from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer
# 我们把连续值的属性放入一个dict中
featureConCols = ['temp','atemp','humidity','windspeed','dateDays','hour']
dataFeatureCon = dataRel[featureConCols]
dataFeatureCon = dataFeatureCon.fillna( 'NA' ) #in case I missed any
X_dictCon = dataFeatureCon.T.to_dict().values() # 把离散值的属性放到另外一个dict中
featureCatCols = ['season','holiday','workingday','weather','Saturday', 'Sunday']
dataFeatureCat = dataRel[featureCatCols]
dataFeatureCat = dataFeatureCat.fillna( 'NA' ) #in case I missed any
X_dictCat = dataFeatureCat.T.to_dict().values() # 向量化特征
vec = DictVectorizer(sparse = False)
X_vec_cat = vec.fit_transform(X_dictCat)
X_vec_con = vec.fit_transform(X_dictCon)

标准化连续值特征

我们要对连续值属性做一些处理，最基本的当然是标准化，让连续值属性处理过后均值为0，方差为1。这样的数据放到模型里，对模型训练的收敛和模型的准确性都有好处

from sklearn import preprocessing
# 标准化连续值数据  处理的是列，一列是一个特征数据集
scaler = preprocessing.StandardScaler().fit(X_vec_con)
X_vec_con = scaler.transform(X_vec_con)
X_vec_con[:5]

类别特征编码

最常用的当然是one-hot编码咯，比如颜色红、蓝、黄会被编码为[1, 0, 0]，[0, 1, 0]，[0, 0, 1]

from sklearn import preprocessing
# one-hot编码
enc = preprocessing.OneHotEncoder()
enc.fit(X_vec_cat)
X_vec_cat = enc.transform(X_vec_cat).toarray()
X_vec_cat[:10]

把特征拼一起

把离散和连续的特征都组合在一起

import numpy as np
# combine cat & con features
X_vec = np.concatenate((X_vec_con,X_vec_cat), axis=1)
X_vec[:3]

最后的特征，前6列是标准化过后的连续值特征，后面是编码后的离散值特征