DataWhale《零基础入门数据挖掘》第三次打卡

第三次打卡（3月25日-3月28日）

菜鸡的学习之路^__^（自己学习，复习使用）
Task3:数据的特征工程（feature engineering）

2.1 特征工程是干什么的

将数据转换为更好滴表示潜在问题的特征，从而提高机器学习的性能。
下图是来自群里一位大佬整理的阿泽大佬直播的内容：（通过此图可以对特征工程有一个很完整的认识，膜拜·~~）

特征提取(feature extraction)	特征创造(feature creation)	特征选择(feature selection)
从文字，图像，声音等其他非结构化数据中提取新信息作为特征。比如说，从淘宝宝贝的名称中提取出产品类别，产品颜色，是否是网红产品等等。	把现有特征进行组合，或互相计算，得到新的特征。比如说，我们有一列特征是速度，一列特征是距离，我们就可以通过让两列相处，创造新的特征：通过距离所花的时间。	从所有的特征中，选择出有意义，对模型有帮助的特征，以避免必须将所有特征都导入模型去训练的情况。

2.2 具体内容

常见的特征工程包括：

1. 异常处理：
   通过箱线图（或 3-Sigma）分析删除异常值；
   BOX-COX 转换（处理有偏分布）；
   长尾截断；
2. 特征归一化/标准化：
   标准化（转换为标准正态分布）；
   归一化（抓换到 [0,1] 区间）；
   针对幂律分布，可以采用公式：
3. 数据分桶：
   等频分桶；
   等距分桶；
   Best-KS 分桶（类似利用基尼指数进行二分类）；
   卡方分桶；
4. 缺失值处理：
   不处理（针对类似 XGBoost 等树模型）；
   删除（缺失数据太多）；
   插值补全，包括均值/中位数/众数/建模预测/多重插补/压缩感知补全/矩阵补全等；
   分箱，缺失值一个箱；
5. 特征构造：
   构造统计量特征，报告计数、求和、比例、标准差等；
   时间特征，包括相对时间和绝对时间，节假日，双休日等；
   地理信息，包括分箱，分布编码等方法；
   非线性变换，包括 log/ 平方/ 根号等；
   特征组合，特征交叉；
   仁者见仁，智者见智。
6. 特征筛选
   过滤式（filter）：先对数据进行特征选择，然后在训练学习器，常见的方法有 Relief/方差选择发/相关系
   数法/卡方检验法/互信息法；
   包裹式（wrapper）：直接把最终将要使用的学习器的性能作为特征子集的评价准则，常见方法有
   LVM（Las Vegas Wrapper） ；
   嵌入式（embedding）：结合过滤式和包裹式，学习器训练过程中自动进行了特征选择，常见的有
   lasso 回归；
7. 降维
   PCA/ LDA/ ICA；
   特征选择也是一种降维。

2.3 代码尝试

所有特征一览：

import numpy as np
import pandas as pd
import warnings
import os
from tqdm import tqdm
import lightgbm as lgb
import math
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import gc
from datetime import datetime

project_path = os.path.dirname(os.path.abspath("__file__")) 
# 设置动态路径
# 获取当前文件路径的上一级目录

warnings.filterwarnings('ignore')
pd.set_option('display.max_columns', None) # 设置DataFrame的输出显示，显示所有列

先把需要用到的库给导入进来，并设置好路径

df_train = pd.read_csv(project_path + r'used_car_train_20200313.csv', sep=' ')
df_test = pd.read_csv(project_path + r'used_car_testA_20200313.csv', sep=' ')
df_sub = pd.read_csv(project_path +r'used_car_sample_submit.csv', sep=' ')

把数据也给弄进来

由于有了EDA的先验，就直接再在此基础上进行操作了。

df_feature = pd.concat([df_train, df_test], sort=False)
df_feature.haed()

df_feature['notRepairedDamage'] = df_feature['notRepairedDamage'].replace(
    '-', 2)
df_feature['notRepairedDamage'] = df_feature['notRepairedDamage'].astype(
    'float')

df_feature.tail(10)

这里我把 ‘notRepairedDamage’ 这一列特征中 ’ - '替换为2，即进行了缺失值处理，因为缺失值数目极少，我就不用1也不用0，防止主管因素造成错误。

del df_feature['seller']
del df_feature['offerType']

seller、offerType这两个特征可以删掉了，所有样本基本就一个取值，没什么用

# 数据平滑处理
df_feature['price'] = np.log1p(df_feature['price'])
# 计算count属性, 衡量热度信息
df_feature['name_count'] = df_feature.groupby(
    ['name'])['SaleID'].transform('count')
df_feature.head(10)

数据预处理时首先可以对偏度比较大的数据用np.log1p函数进行转化，使其更加服从高斯分布，此步处理可能会使我们后续的分类结果得到一个好的结果。

# 对日期格式进行转换，规范日期
def date_parse(x):
    year = int(str(x)[:4])
    month = int(str(x)[4:6])
    day = int(str(x)[6:8])

    if month < 1:
        month = 1

    date = datetime(year, month, day)
    return date

df_feature['regDate'] = df_feature['regDate'].apply(date_parse)
df_feature['creatDate'] = df_feature['creatDate'].apply(date_parse)
# 对年份进行提取
df_feature['regDate_year'] = df_feature['regDate'].dt.year

对日期进行格式标准化，把汽车注册年份提取出来，并把不规范的日期进行处理，比如有些月份为0的，都给它搞为1。

df_feature['car_age_day'] = (df_feature['creatDate'] -
                             df_feature['regDate']).dt.days
df_feature['car_age_year'] = round(df_feature['car_age_day'] / 365, 1)

计算汽车从上市到注册的时间，并作相应提取。

# 简单统计
# group_by按行
# agg按列
def stat(df, df_merge, group_by, agg):
    group = df.groupby(group_by).agg(agg)

    columns = []
    for on, methods in agg.items():
        for method in methods:
            columns.append('{}_{}_{}'.format('_'.join(group_by), on, method))
    group.columns = columns
    group.reset_index(inplace=True)
    df_merge = df_merge.merge(group, on=group_by, how='left')

    del (group)
    gc.collect()
    return df_merge

def statis_feat(df_know, df_unknow):
    df_unknow = stat(df_know, df_unknow, ['model'], {'price': ['mean']})
    df_unknow = stat(df_know, df_unknow, ['regionCode'], {'price': ['mean']})
    df_unknow = stat(df_know, df_unknow, ['name'], {'price': ['mean']})

    return df_unknow

分别按model、regionCode、name进行mean编码，其实就是所说的目标编码，我打算再多增加几个特征，目前只做了model、regionCode、name看看效果，后续会补充标准差编码、中位数编码，目前只搞了均值编码。

2.4 总结

特征工程是比赛中最至关重要的的一块，特别的传统的比赛，大家的模型可能都差不多，调参带来的效果增幅是非常有限的，但特征工程的好坏往往会决定了最终的排名和成绩。

特征工程的主要目的还是在于将数据转换为能更好地表示潜在问题的特征，从而提高机器学习的性能。比如，异常值处理是为了去除噪声，填补缺失值可以加入先验知识等。

特征构造也属于特征工程的一部分，其目的是为了增强数据的表达。

有些比赛的特征是匿名特征，这导致我们并不清楚特征相互直接的关联性，这时我们就只有单纯基于特征进行处理，比如装箱，groupby，agg 等这样一些操作进行一些特征统计，此外还可以对特征进行进一步的 log，exp 等变换，或者对多个特征进行四则运算（如上面我们算出的使用时长），多项式组合等然后进行筛选。由于特性的匿名性其实限制了很多对于特征的处理，当然有些时候用 NN 去提取一些特征也会达到意想不到的良好效果。

对于知道特征含义（非匿名）的特征工程，特别是在工业类型比赛中，会基于信号处理，频域提取，丰度，偏度等构建更为有实际意义的特征，这就是结合背景的特征构建，在推荐系统中也是这样的，各种类型点击率统计，各时段统计，加用户属性的统计等等，这样一种特征构建往往要深入分析背后的业务逻辑或者说物理原理，从而才能更好的找到 magic。

当然特征工程其实是和模型结合在一起的，这就是为什么要为 LR NN 做分桶和特征归一化的原因，而对于特征的处理效果和特征重要性等往往要通过模型来验证。

参考内容：

1. Datawhale 零基础入门数据挖掘-Task3 特征工程
2. 《机器学习实战：基于Scikit-Learn和TensorFlow》
3. 【机器学习】菜菜的sklearn课堂
4. 《精通特征工程》
5. 赛事Baceline

关于Datawhale：

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在此特别感谢DataWhale提供的学习机会，为其开源精神点赞，希望自己能在自己的努力下不断进步，很幸运能遇到DataWhale这么优秀的平台。加油加油！！！！