《 Python 機器學習專題手冊》筆記 3

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]])
# 去除均值
data_standardized = preprocessing.scale(data)
print( "\nmean =", data_standardized.mean(axis=0))
print( "std deviation =", data_standardized.std(axis=0))
# 將特徵縮放至特定範圍內
data_scaler = preprocessing.minmaxscaler(feature_range=(0, 1))
data_scaled = data_scaler.fit_transform(data)
print( "\nmin max scaled data:\n", data_scaled)
# 歸一化
data_normalized = preprocessing.normalize(data, norm='l1')
print( "\nl1 normalized data:\n", data_normalized)
# 特徵二值化 
data_binarized = preprocessing.binarizer(threshold=1.4).transform(data)
print( "\nbinarized data:\n", data_binarized)
# 分類特徵編碼
encoder = preprocessing.onehotencoder()
encoder.fit([[0, 2, 1, 12], [1, 3, 5, 3], [2, 3, 2, 12], [1, 2, 4, 3]])
encoded_vector = encoder.transform([[2, 3, 5, 3]]).toarray()
print( "\nencoded vector:\n", encoded_vector)

data_scaler = preprocessing.minmaxscaler(feature_range=(0, 1))

data_scaled = data_scaler.fit_transform(data)
print( "\nmin max scaled data:\n", data_scaled)
### 顯示結果：
min max scaled data:
[[1.         0.         1.         0.        ]
[0.         1.         0.41025641 1.        ]
[0.33333333 0.87272727 0.         0.14666667]]

使用這種縮放的目的包括實現特徵極小方差的魯棒性以及在稀疏矩陣中保留零元素。

3.特徵歸一化

data_normalized = preprocessing.normalize(data, norm='l1')

print( "\nl1 normalized data:\n", data_normalized)
### 結果是：
l1 normalized data:
[[ 0.25210084 -0.12605042 0.16806723 -0.45378151]
[ 0. 0.625 -0.046875 0.328125 ]
[ 0.0952381 0.31428571 -0.18095238 -0.40952381]]

根據有限的驗算，「l2正規化」與「l1正規化」歸一化的結果不同。

4. 特徵二值化

data_binarized = preprocessing.binarizer(threshold=1.4).transform(data)

print( "\nbinarized data:\n", data_binarized)
### 結果是：
binarized data:
[[1. 0. 1. 0.]
[0. 1. 0. 1.]
[0. 1. 0. 0.]]

5. 分類特徵編碼

encoder = preprocessing.onehotencoder()

encoder.fit([[0, 2, 1, 12], [1, 3, 5, 3], [2, 3, 2, 12], [1, 2, 4, 3]])
encoded_vector = encoder.transform([[2, 3, 5, 3]]).toarray()
print( "\nencoded vector:\n", encoded_vector)
### 結果是：
encoded vector:
[[0. 0. 1. 0. 1. 0. 0. 0. 1. 1. 0.]]

這個整數特徵並不能在scikit-learn的估計器中直接使用，因為這樣的連續輸入，估計器會認為類別之間是有序的，但實際卻是無序的。(例如：瀏覽器的類別資料則是任意排序的)

一種將分類特徵轉換為能夠被scikit-learn中模型使用的編碼是one-of-k或one-hot編碼，在 onehotencoder 中實現。這個類使用 m 個可能值轉換為 m 值化特徵，將分類特徵的每個元素轉化為乙個值。

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