大數(shù)據(jù)預(yù)處理代碼

1、第一個(gè)例子：importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.decompositionimportPCAfromsklearn.pipelineimportmake_pipelinefromsklearn.preprocessingimportFunctionTransformerdef_generate_vector(shift=0.5,noise=15):returnnp.arange(1000)+(np.random.rand(1

2、000)-shift)*noisedefgenerate_dataset():"""Thisdatasetistwolineswithaslope1,whereonehasayoffsetof100"""returnnp.vstack(np.vstack(_generate_vector(),_generate_vector()+100,).T,np.vstack(_generate_vector(),_generate_vector(),).T,),np.hstack(np.zeros(1000),np.ones(1000)defa

3、ll_but_first_column(X):returnX:,1:defdrop_first_component(X,y):"""CreateapipelinewithPCAandthecolumnselectoranduseittotransformthedataset."""pipeline=make_pipeline(PCA(),FunctionTransformer(all_but_first_column),)X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y)pipeli

4、ne.fit(X_train,y_train)returnpipeline.transform(X_test),y_testif_name_='_main_':X,y=generate_dataset()Iw=0plt.figure()plt.scatter(X:,0,X:,1,c=y,lw=lw)plt.figure()X_transformed,y_transformed=drop_first_component(*generate_dataset()plt.scatter(X_transformed:,0,np.zeros(len(X_transformed),c=y_t

5、ransformed,lw=lw,s=60)plt.show()第二個(gè)例子：from_future_importprint_functionprint(_doc_)# Codesource:ThomasUnterthiner# License:BSD3clauseimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpfromsklearn.preprocessingimportStandardScaler,RobustScaler# Createtrainingandtestdatanp.random.seed(42)n_datapoints=100Cov=0.

6、9,0.0,0.0,20.0mu1=100.0,-3.0mu2=101.0,-3.0X1=np.random.multivariate_normal(mean=mu1,cov=Cov,size=n_datapoints)X2=np.random.multivariate_normal(mean=mu2,cov=Cov,size=n_datapoints)Y_train=np.hstack(-1*n_datapoints,1*n_datapoints)X_train=np.vstack(X1,X2)X1=np.random.multivariate_normal(mean=mu1,cov=Cov

7、,size=n_datapoints)X2=np.random.multivariate_normal(mean=mu2,cov=Cov,size=n_datapoints)Y_test=np.hstack(-1*n_datapoints,1*n_datapoints)X_test=np.vstack(X1,X2)X_train0,0=-1000#afairlylargeoutlier# Scaledatastandard_scaler=StandardScaler()Xtr_s=standard_scaler.fit_transform(X_train)Xte_s=standard_scal

8、er.transform(X_test)robust_scaler=RobustScaler()Xtr_r=robust_scaler.fit_transform(X_train)Xte_r=robust_scaler.transform(X_test)# Plotdatafig,ax=plt.subplots(1,3,figsize=(12,4)ax0.scatter(X_train:,0,X_train:,1,color=np.where(Y_train>0,'r','b')ax1.scatter(Xtr_s:,0,Xtr_s:,1,color=np.

9、where(Y_train>0,'r','b')ax2.scatter(Xtr_r:,0,Xtr_r:,1,color=np.where(Y_train>0,'r','b')ax0.set_title("Unscaleddata")ax1.set_title("Afterstandardscaling(zoomedin)")ax2.set_title("Afterrobustscaling(zoomedin)")# forthescaleddata,wezoo

10、mintothedatacenter(outliercan'tbeseen!)forainax1:a.set_xlim(-3,3)a.set_ylim(-3,3)plt.tight_layout()plt.show()# Classifyusingk-NNfromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifierknn=KNeighborsClassifier()knn.fit(Xtr_s,Y_train)acc_s=knn.score(Xte_s,Y_test)print("Testsetaccuracyusingstandardscal

11、er:%.3f"%acc_s)knn.fit(Xtr_r,Y_train)acc_r=knn.score(Xte_r,Y_test)print("Testsetaccuracyusingrobustscaler:%.3f"%acc_r)Scikit-learnPreprocessing預(yù)處理本文主要是對(duì)照scikit-learn的preprocessing章節(jié)結(jié)合代碼簡(jiǎn)單的回憶下預(yù)處理技術(shù)的幾種方法,主要包括標(biāo)準(zhǔn)化、數(shù)據(jù)最大最小縮放處理、正那么化、特征二值化和數(shù)據(jù)缺失值處理.內(nèi)容比擬簡(jiǎn)單,僅供參考！首先往返憶一下下面要用到的根本知識(shí).一、知識(shí)回憶均值公式：x=nl

12、2_i=1nxi方差公式：s2=1n2_i=1n(xi-x2)0-范數(shù),向量中非零元素的個(gè)數(shù).1-范數(shù):|X|二屋1n|xi|2-范數(shù):|X|_2=(i=1nx2i)12p-范數(shù)的計(jì)算公式：|X|p=(|x1|p+|x2|p+|xn|p)1p數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化：當(dāng)單個(gè)特征的樣本取值相差甚大或明顯不遵從高斯正態(tài)分布時(shí),標(biāo)準(zhǔn)化表現(xiàn)的效果較差.實(shí)際操作中,經(jīng)常忽略特征數(shù)據(jù)的分布形狀,移除每個(gè)特征均值,劃別離散特征的標(biāo)準(zhǔn)差,從而等級(jí)化,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)中央化.二、標(biāo)準(zhǔn)化(Standardization),或者去除均值和方差進(jìn)行縮放公式為：(X-X_mean)/X_std計(jì)算時(shí)對(duì)每個(gè)屬性/每列分別進(jìn)行.將數(shù)據(jù)按其屬

13、性(按列進(jìn)行)減去其均值,然后除以其方差.最后得到的結(jié)果是,對(duì)每個(gè)屬性/每列來說所有數(shù)據(jù)都聚集在0附近,方差值為1.首先說明下sklearn中preprocessing庫(kù)里面的scale函數(shù)使用方法：sklearn.preprocessing.scale(X,axis=0,with_mean=True,with_std=True,copy=True)根據(jù)參數(shù)的不同,可以沿任意軸標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)集.參數(shù)解釋：X:數(shù)組或者矩陣axis：int類型,初始值為0,axis用來計(jì)算均值means和標(biāo)準(zhǔn)方差standarddeviations.如果是0,那么單獨(dú)的標(biāo)準(zhǔn)化每個(gè)特征(列),如果是1,那么標(biāo)準(zhǔn)化每個(gè)觀

14、測(cè)樣本(行).with_mean:boolean類型,默認(rèn)為True,表示將數(shù)據(jù)均值標(biāo)準(zhǔn)到0with_std:boolean類型,默認(rèn)為True,表示將數(shù)據(jù)方差標(biāo)準(zhǔn)到1一個(gè)簡(jiǎn)單的例子假設(shè)現(xiàn)在我構(gòu)造一個(gè)數(shù)據(jù)集X,然后想要將其標(biāo)準(zhǔn)化.下面使用不同的方法來標(biāo)準(zhǔn)化X:方法一：使用sklearn.preprocessing.scale()函數(shù)方法說明：X.mean(axis=0)用來計(jì)算數(shù)據(jù)X每個(gè)特征的均值；X.std(axis=0)用來計(jì)算數(shù)據(jù)X每個(gè)特征的方差；preprocessing.scale(X)直接標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)X.將代碼整理到一個(gè)文件中：fromsklearnimportpreprocessi

15、ngimportnumpyasnpX=np.array(1.,-1.,2.,2.,0.,0.,0.,1.,-1.)# calculatemeanX_mean=X.mean(axis=0)# calculatevarianceX_std=X.std(axis=0)# standardizeXX1=(X-X_mean)/X_std#usefunctionpreprocessing.scaletostandardizeXX_scale=preprocessing.scale(X)最后X_scale的值和X1的值是一樣的,前面是單獨(dú)的使用數(shù)學(xué)公式來計(jì)算,主要是為了形成一個(gè)比照,能夠更好的理解scale

16、()方法.方法2:sklearn.preprocessing.StandardScaler類該方法也可以對(duì)數(shù)據(jù)X進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理,實(shí)例如下：fromsklearnimportpreprocessingimportnumpyasnpX=np.array(1.,-1.,2.,2.,0.,0.,0.,1.,-1.)scaler=preprocessing.StandardScaler()X_scaled=scaler.fit_transform(X)這兩個(gè)方法得到最后的結(jié)果都是一樣的.、將特征的取值縮小到一個(gè)范圍(如0到1)除了上述介紹的方法之外,另一種常用的方法是將屬性縮放到一個(gè)指定的最大值和最小值

17、類來實(shí)現(xiàn).(通常是1-0)之間,這可以通過preprocessing.MinMaxScaler使用這種方法的目的包括：1、對(duì)于方差非常小的屬性可以增強(qiáng)其穩(wěn)定性；2、維持稀疏矩陣中為0的條目.卜面將數(shù)據(jù)縮至0-1之間,采用MinMaxScaler函數(shù)fromsklearnimportpreprocessingimportnumpyasnpX=np.array(1.,-1.,2.,2.,0.,0.,0.,1.,-1.min_max_scaler=preprocessing.MinMaxScaler()X_minMax=min_max_scaler.fit_transform(X)最后輸出：arra

18、y(0.51.0.測(cè)試用例：,0.0.51.>>>X_test=np.array(,0.33333333,0.-3.,-1.,4.>>>X_test_minmax=min_max_scaler.transform(X_test)>>>X_test_minmaxarray(-1.5,0.,1.66666667注意：這些變換都是對(duì)列進(jìn)行處理.feature_range=(min,max),當(dāng)然,在構(gòu)造類對(duì)象的時(shí)候也可以直接指定最大最小值的范圍:此時(shí)應(yīng)用的公式變?yōu)椋篨_std=(X-X.min(axis=0)/(X.max(axis=0)-X.m

19、in(axis=0)X_minmax=X_std/(X.max(axis=0)-X.min(axis=0)+X.min(axis=0)四、正那么化(Normalization)正那么化的過程是將每個(gè)樣本縮放到單位范數(shù)(每個(gè)樣本的范數(shù)為1),如果要使用如二次型(點(diǎn)積)或者其它核方法計(jì)算兩個(gè)樣本之間的相似性這個(gè)方法會(huì)很有用.該方法是文本分類和聚類分析中經(jīng)常使用的向量空間模型(VectorSpaceModel)的根底.Normalization主要思想是對(duì)每個(gè)樣本計(jì)算其p-范數(shù),然后對(duì)該樣本中每個(gè)元素除以該范數(shù),這樣處理的結(jié)果是使得每個(gè)處理后樣本的p-范數(shù)(l1-norm,l2-norm)等于1.方

20、法1:使用sklearn.preprocessing.normalize()函數(shù)>>>X=1.,-1.,2.,.2.,0.,0.,.0.,1.,-1.>>>X_normalized=preprocessing.normalize(X,norm='12')>>>X_normalizedarray(0.40.,-0.40.,0.81.,L.,6.,6.,0.,0.70.,-0.70.)方法2:sklearn.preprocessing.StandardScaler類>>>normalizer=preproces

21、sing.Normalizer().fit(X)#fitdoesnothing>>>normalizerNormalizer(copy=True,norm='l2')然后使用正那么化實(shí)例來轉(zhuǎn)換樣本向量：>>>normalizer.transform(X)array(0.40.,-0.40.,0.81.,1.,0.,0.,0.,0.70.,-0.70.)>>>normalizer.transform(-1.,1.,0.)array(-0.70.,0.70.,0.)兩種方法都可以,效果是一樣的.五、二值化(Binarizatio

22、n)特征的二值化主要是為了將數(shù)據(jù)特征轉(zhuǎn)變成boolean變量.在sklearn中,sklearn.preprocessing.Binarizer函數(shù)可以實(shí)現(xiàn)這一功能.實(shí)例如下：>>>X=1.,-1.,2.,.2.,0.,0.,.0.,1.,-1.>>>binarizer=preprocessing.Binarizer().fit(X)#fitdoesnothing>>>binarizerBinarizer(copy=True,threshold=0.0)>>>binarizer.transform(X)array(1.,0

23、.,1.1,1.,0.,0.,0.,1.,0.)Binarizer函數(shù)也可以設(shè)定一個(gè)閾值,結(jié)果數(shù)據(jù)值大于閾值的為1,小于閾值的為0,實(shí)例代碼如下：>>>binarizer=preprocessing.Binarizer(threshold=1.1)>>>binarizer.transform(X)array(0.,0.,1.,1.,0.,0.,0.,0.,0.六、缺失值處理由于不同的原因,許多現(xiàn)實(shí)中的數(shù)據(jù)集都包含有缺失值,要么是空白的,要么使用NaNs或者其它的符號(hào)替代.這些數(shù)據(jù)無法直接使用scikit-learn分類器直接練習(xí),所以需要進(jìn)行處理.幸運(yùn)地是,sklearn中的Imputer類提供了一些根本的方法來處理缺失值,如使用均值、中位值或者缺失值所在列中頻繁出現(xiàn)的值來替換.下面是使用均值來處理的實(shí)例：> >>importnumpyasnp> >>fromsklearn.pr