Scikit-Learn模块学习笔记——数据预处理模块preprocessing

preprocessing 模块提供了数据预处理函数和预处理类，预处理类主要是为了方便添加到 pipeline 过程中。

数据标准化

标准化预处理函数：

• preprocessing.scale(X, axis=0, with_mean=True, with_std=True, copy=True)：
  将数据转化为标准正态分布（均值为0，方差为1）
• preprocessing.minmax_scale(X, feature_range=(0, 1), axis=0, copy=True)：
  将数据在缩放在固定区间，默认缩放到区间 [0, 1]
• preprocessing.maxabs_scale(X, axis=0, copy=True)：
  数据的缩放比例为绝对值最大值，并保留正负号，即在区间 [-1.0, 1.0] 内。唯一可用于稀疏数据 scipy.sparse 的标准化
• preprocessing.robust_scale(X, axis=0, with_centering=True, with_scaling=True, copy=True)：
  通过 Interquartile Range (IQR) 标准化数据，即四分之一和四分之三分位点之间

它们对应的标准化预处理类：

• class preprocessing.StandardScaler(copy=True, with_mean=True, with_std=True)：
  标准正态分布化的类
  属性：
  • scale_：ndarray，缩放比例
  • mean_：ndarray，均值
  • var_：ndarray，方差
  • n_samples_seen_：int，已处理的样本个数，调用partial_fit()时会累加，调用fit()会重设
• class preprocessing.MinMaxScaler(feature_range=(0, 1), copy=True)：
  将数据在缩放在固定区间的类，默认缩放到区间 [0, 1]
  属性：
  • min_：ndarray，缩放后的最小值偏移量
  • scale_：ndarray，缩放比例
  • data_min_：ndarray，数据最小值
  • data_max_：ndarray，数据最大值
  • data_range_：ndarray，数据最大最小范围的长度
• class preprocessing.MaxAbsScaler(copy=True)：
  数据的缩放比例为绝对值最大值，并保留正负号，即在区间 [-1.0, 1.0] 内。可以用于稀疏数据 scipy.sparse
  属性：
  • scale_：ndarray，缩放比例
  • max_abs_：ndarray，绝对值最大值
  • n_samples_seen_：int，已处理的样本个数
• class preprocessing.RobustScaler(with_centering=True, with_scaling=True, copy=True)：
  通过 Interquartile Range (IQR) 标准化数据，即四分之一和四分之三分位点之间
  属性：
  • center_：ndarray，中心点
  • scale_：ndarray，缩放比例
• class preprocessing.KernelCenterer：
  生成 kernel 矩阵，用于将 svm kernel 的数据标准化（参考资料不全）

以上几个标准化类的方法：

• fit(X[, y])：根据数据 X 的值，设置标准化缩放的比例
• transform(X[, y, copy])：用之前设置的比例标准化 X
• fit_transform(X[, y])：根据 X 设置标准化缩放比例并标准化
• partial_fit(X[, y])：累加性的计算缩放比例
• inverse_transform(X[, copy])：将标准化后的数据转换成原数据比例
• get_params([deep])：获取参数
• set_params(**params)：设置参数

数据归一化

• preprocessing.normalize(X, norm='l2', axis=1, copy=True)：
  将数据归一化到区间 [0, 1]，norm 可取值 'l1'、'l2'、'max'。可用于稀疏数据 scipy.sparse
• class preprocessing.Normalizer(norm='l2', copy=True)：
  数据归一化的类。可用于稀疏数据 scipy.sparse
  方法：fit(X[, y])、transform(X[, y, copy])、fit_transform(X[, y])、get_params([deep])、set_params(**params)

数据二值化

• preprocessing.binarize(X, threshold=0.0, copy=True)：
  将数据转化为 0 和 1，其中小于等于 threshold 为 0，可用于稀疏数据 scipy.sparse
• class preprocessing.Binarizer(threshold=0.0, copy=True)：
  二值化处理的类，可用于稀疏数据 scipy.sparse
  方法：fit(X[, y])、transform(X[, y, copy])、fit_transform(X[, y])、get_params([deep])、set_params(**params)，其中 fit 函数不会做任何操作

类别数据编码

数据的某些特征是文本，特征是无序的，比如国籍，但数字是有序的，所以不能直接用数字编码

• class preprocessing.OneHotEncoder(n_values='auto', categorical_features='all', dtype='float', sparse=True, handle_unknown='error')：
  将具有多个类别的特征转换为多维二元特征，所有二元特征互斥，当某个二元特征为 1 时，表示取某个类别
  参数：

  • n_values：处理的类别个数，可以为‘auto’，int 或者 int数组
  • categorical_features：被当作类别来处理的特征，可以为“all”或者下标数组指定或者mask数组指定

  属性：

  • active_features_：ndarray，实际处理的类别数
  • feature_indices_：ndarray，第 i 个原特征在转换后的特征中的下标在 feature_indices_[i] 和 feature_indices_[i+1] 之间
  • n_values_：ndarray，每维的类别数

  方法：fit(X[, y])、transform(X[, y, copy])、fit_transform(X[, y])、get_params([deep])、set_params(**params)

• class preprocessing.LabelBinarizer(neg_label=0, pos_label=1, sparse_output=False)：
  和 OneHotEncoder 类似，将类别特征转换为多维二元特征，并将每个特征扩展成用一维表示
  属性：

  • classes：ndarry，所有类别的值
  • y_type_：str
  • multilabel_：bool
  • sparse_input_：bool
  • indicator_matrix_：str

  方法：fit(X[, y])、transform(X[, y, copy])、fit_transform(X[, y])、inverse_transform(y)、get_params([deep])、set_params(**params)

• preprocessing.label_binarize(y, classes, neg_label=0, pos_label=1, sparse_output=False)：
  LabelBinarizer 类对应的处理函数

• class preprocessing.LabelEncoder：
  将类别特征标记为 0 到 n_classes - 1 的数
  方法：fit(X[, y])、transform(X[, y, copy])、fit_transform(X[, y])、inverse_transform(y)、get_params([deep])、set_params(**params)

• class preprocessing.MultiLabelBinarizer(classes=None, sparse_output=False)：
  和 LabelBinarizer 类似

feature_extraction.DictVectorizer类
patsy包

数据缺失

• class preprocessing.Imputer(missing_values='NaN', strategy='mean', axis=0, verbose=0, copy=True)：
  参数：

  • missing_values：int 或者 “NaN”，对np.nan的值用 "NaN"
  • strategy："mean"、"median"、"most_frequent"

  属性：

  • statistics_：ndarray，当axis==0时，取每列填补时用的值

  方法：fit(X[, y])、transform(X[, y, copy])、fit_transform(X[, y])、get_params([deep])、set_params(**params)

生成多项式数据

可以将数据多项式结合生成多维特征，比如 [a, b] 的二次多项式特征为 [1, a, b, a^2, ab, b^2]

• class preprocessing.PolynomialFeatures(degree=2, interaction_only=False, include_bias=True)：
  参数：

  • degree：int，多项式次数
  • interaction_only：boolean，是否只产生交叉相乘的特征
  • include_bias：boolean，是否包含偏移列，即全为 1 的列

  属性：

  • powers_：ndarray，二维数组。powers_[i, j] 表示第 i 维输出中包含的第 j 维输入的次数
  • n_input_features_：int，输入维数
  • n_output_features_：int，输出维数

  方法：fit(X[, y])、transform(X[, y, copy])、fit_transform(X[, y])、get_params([deep])、set_params(**params)

增加伪特征

• preprocessing.add_dummy_feature(X, value=1.0)：
  在 X 的第一列插入值为 value 的列

自定义数据转换

可以使用自定义的 python 函数来转换数据

• class preprocessing.FunctionTransformer(func=None, validate=True, accept_sparse=False, pass_y=False)：
  方法：fit(X[, y])、transform(X[, y, copy])、fit_transform(X[, y])、get_params([deep])、set_params(**params)

参考资料

User Guide：http://scikit-learn.org/stable/modules/preprocessing.html
API：http://scikit-learn.org/stable/modules/classes.html#module-sklearn.preprocessing