sklearn--数据集的处理 模型参数选择

1、随机划分训练集和测试集

sklearn.model_selection.train_test_split

一般形式：
train_test_split是交叉验证中常用的函数，功能是从样本中随机的按比例选取train data和testdata，形式为：

X_train,X_test, y_train, y_test =
cross_validation.train_test_split(train_data,train_target,test_size=0.4, random_state=0)

 参数解释：
- train_data：所要划分的样本特征集
- train_target：所要划分的样本结果
- test_size：样本占比，如果是整数的话就是样本的数量
- random_state：是随机数的种子。
- 随机数种子：其实就是该组随机数的编号，在需要重复试验的时候，保证得到一组一样的随机数。比如你每次都填1，其他参数一样的情况下你得到的随机数组是一样的。但填0或不填，每次都会不一样。
随机数的产生取决于种子，随机数和种子之间的关系遵从以下两个规则：
- 种子不同，产生不同的随机数；种子相同，即使实例不同也产生相同的随机数。

from sklearn.cross_validation import train_test_split 
train= loan_data.iloc[0: 55596, :] 
test= loan_data.iloc[55596:, :] # 避免过拟合，采用交叉验证，验证集占训练集20%，固定随机种子（random_state)  
train_X,test_X, train_y, test_y = train_test_split(train, target, test_size = 0.2, random_state = 0) 
train_y= train_y['label'] 
test_y= test_y['label']

 2.将离散变量数值化分类(labelencoder),和虚拟(dummy)变量的转换

sklearn.preprocessing.LabelEncoderOneHotEncoder

我们一般用LabelEncoder来讲series转换为不同的整数分类,然后将其转化为有序的数字编号

encoder = LabelEncoder()
y = encoder.fit_transform(y)
#这里也可以先进行fit(),然后在进行transform()
#fit()是将样本集数字分类,transform()是将样本集转化为数字分类

 onehot的方法则是将数据离散成为无序的离散数据,但是转换的需是整数所以和labelencoder搭配使用

from numpy import array
from numpy import argmax
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
# define example
data = ['cold', 'cold', 'warm', 'cold', 'hot', 'hot', 'warm', 'cold', 'warm', 'hot']
values = array(data)
print(values)
# integer encode
label_encoder = LabelEncoder()
integer_encoded = label_encoder.fit_transform(values)
print(integer_encoded,integer_encoded.shape)
# binary encode
onehot_encoder = OneHotEncoder(sparse=False)
integer_encoded = integer_encoded.reshape(-1, 1)
print(integer_encoded.reshape(-1, 1))
onehot_encoded = onehot_encoder.fit_transform(integer_encoded)
print(onehot_encoded)
# invert first example
inverted = label_encoder.inverse_transform([argmax(onehot_encoded[0, :])])
print(inverted)

 3.数据的规范化/标准化

sklearn.preprocessing

标准化:

公式为：(X-mean)/std  计算时对每个属性/每列分别进行。

将数据按期属性（按列进行）减去其均值，并处以其方差。得到的结果是，对于每个属性/每列来说所有数据都聚集在0附近，方差为1。

实现时，有两种不同的方式:

from sklearn import preprocessing
import numpy as np
X = np.array([[ 1., -1.,  2.],
...               [ 2.,  0.,  0.],
...               [ 0.,  1., -1.]])
X_scaled = preprocessing.scale(X)
 
#处理后数据的均值和方差
X_scaled.mean(axis=0)
array([ 0.,  0.,  0.])
 
X_scaled.std(axis=0)
array([ 1.,  1.,  1.])

 使用sklearn.preprocessing.StandardScaler类，使用该类的好处在于可以保存训练集中的参数（均值、方差）直接使用其对象转换测试集数据。

scaler = preprocessing.StandardScaler().fit(X)
StandardScaler(copy=True, with_mean=True, with_std=True)

scaler.transform(X)                               
array([[ 0.  ..., -1.22...,  1.33...],
       [ 1.22...,  0.  ..., -0.26...],
       [-1.22...,  1.22..., -1.06...]])
 
#可以直接使用训练集对测试集数据进行转换
scaler.transform([[-1.,  1., 0.]])                
array([[-2.44...,  1.22..., -0.26...]])

 将属性缩放到一个指定范围:

另一种常用的方法是将属性缩放到一个指定的最大和最小值（通常是1-0）之间，这可以通过preprocessing.MinMaxScaler类实现。

使用这种方法的目的包括：

1、对于方差非常小的属性可以增强其稳定性。

2、维持稀疏矩阵中为0的条目。

 X_train = np.array([[ 1., -1.,  2.],
...                     [ 2.,  0.,  0.],
...                     [ 0.,  1., -1.]])
...
min_max_scaler = preprocessing.MinMaxScaler()
X_train_minmax = min_max_scaler.fit_transform(X_train)
 
>>> #将相同的缩放应用到测试集数据中
>>> X_test = np.array([[ -3., -1.,  4.]])
>>> X_test_minmax = min_max_scaler.transform(X_test)
 
>>> #缩放因子等属性
>>> min_max_scaler.scale_                             
array([ 0.5       ,  0.5       ,  0.33...])
 
>>> min_max_scaler.min_                               
array([ 0.        ,  0.5       ,  0.33...])

 4.模型参数的选择

sklearn.grid_search

可以用来调节模型的参数:

tree_param_grid={'min_samples_split':list((3,6,9)),'n_estimators':list(10,50,100)}
grid=GridSearchCV(RandomForestRegressor(),param_grid,=tree)param_gridcv=5)
grid.fit(train_x,train_y)
grid.beat_params