机器学习特征工程之特征预处理

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特征预处理是什么？

通过特定的统计方法（数学方法）讲数据转换成算法要求的数据。

数值型数据：

1. 归一化
2. 标准化

3. 缺失值

   类别型数据：one-hot编码
   时间类型：时间的切分

特征选择的意义

在对数据进行异常值、缺失值、数据转换等处理后，我们需要从当前数据集中选出有意义的特征，然后输入到算法模型中进行训练。

对数据集进行特征选择主要基于以下几方面的考虑：

1.冗余的特征会影响阻碍模型找寻数据潜在的规律，若冗余的特征过多，还会造成维度容灾，占用大量的时间空间，使算法运行效率大打折扣。

2.去除不相关的特征会降低学习任务的难度，保留关键的特征更能直观的看出数据潜在的规律。

那么，该如何进行特征选择呢？通常，要从两方面考虑来选择特征：

1.特征是否具有发散性：
如果一个特征不发散，例如方差接近于0，也就是说样本在这个特征上基本上没有差异，这个特征对于样本的区分并没有什么用。

2.特征与目标的相关性：
如果一个特征不发散，例如方差接近于0，也就是说样本在这个特征上基本上没有差异，这个特征对于样本的区分并没有什么用。

根据特征选择的标准，又能分为filter、wrapper、embedded三种方法。

归一化

Scikit-learn归一化处理API：sklearn。preprocession.MinMaxScaler

归一化步骤：
1.实例化MinMaxScalar
2.通过fit_transform转换

归一化总结

在特定场景下最大值和最小值是变化的，另外，最大值个最小值非常容易受异常点影响，所以归一化方法的稳定性较差，只适合传统精确小数据场景。

标准化

特点：通过对原始数据进行变换把数据变化到均值为0，标准差为1范围内。

结合归一化来谈标准化

大多数使用标准化。
标准化API：scikit-learn.preprocessing.StandardScaler
目的：缩放数据。

StandardScaler语法

标准化步骤：
1.实例化StandardScaler
2.通过fit_transform转换