如何在python中使用Scikit-learn进行数据预处理

本文使用了贷款预测数据集的子集（缺乏观察值被丢弃）。您可以从这里下载培训集和测试集：下载。注：提供给您的测试数据是“贷款预测”问题的培训数据的子集。现在让我们从引入重要的包和数据集开始。#Importingpandas>>importpandasaspd#Importingtrainingdataset>>X_train=pd.read_csv(‘X_train.csv’)>>Y_train=pd.read_csv(‘Y_train.csv’)#Importingtestingdataset>>X_test=pd.read_csv(‘X_test.csv’)>>Y_test=pd.read_csv(‘Y_test.csv我们来详细了解一下这个数据集的概况。>>print(X_train.head())Loan_IDGenderMarriedDependentsEducationSelfEmployed15LP001032MaleNo0GraduateNo248LP001824MaleYes1GraduateNo590LP002928MaleYes0GraduateNo246LP001814MaleYes2GraduateNo38LP002244MaleYes0GraduateNoApploantIncoomeCoapploancomeLoancoateLoamoAmount0126.0288288.01288.0128.0128.048.048.05.03.018.018.0.028888.018.03.03.018.03.03.03.03.03.018.03.03.0188.018.018.03.018.018.03.018.01.03.03.03.03.03.03.03.03.03.03.03.03.03.01.03.03.018.018.0188.018.018.018.01.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.036.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0288888.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.036.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0Credit_HistoryProperty_Area151.0urban2481.0semiurban5901.0semiurban2461.0urban3881.0urban特征缩放特征缩放是限制变量范围的一种方法，可以在同一基础上进行比较。数据集是连续变量，让我们绘制数据集中所有连续变量的分布图。>>importmatplotlib.pyplotasplt>>X_train[X_train.dtypes[(X_train.dtypes==float64″) |(X_train.dtypes==”int64″)].index.values].hist(figsize=[11，11])在理解了这些图片后，我们推断aplicantincome和coaplantantcome在几乎相同的范围内(0-5万美元)，而loanamount以千为单位，从0到600美元的范围。Loan_Amount_Term与其它变量完全不同，因为它的单位是月，而其它变量的单位是美元。Loan_Amount_Term与其他变量完全不同，因为它的单位是月，其他变量单位是美元。如果我们尝试将这些特征应用于基于距离的方法，如KNN，最大范围的特征将主导预测结果，因此我们将得到不准确的预测。我们可以用特征缩放来克服这个问题。让我们练习一下。学习资源：查看这篇关于KNN的文章，以便更好地理解。让我们尝试使用KNN算法来理解其性能。#InitializingandFittingak-NNmodel>>fromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifier>>knn=KNeighborsClassifier(n_neighbors=5)>>knn.fit(X_train[[‘ApplicantIncome’,‘CoapplicantIncome’,’LoanAmount’,‘Loan_Amount_Term’,‘Credit_History’]],Y_train)#Checkingtheperformanceofourmodelonthetestingdataset>>fromsklearn.metricsimportaccuracy_score>>accuracy_score(Y_test,knn.predict(X_test[[‘ApplicantIncome’,‘CoapplicantIncome’,‘LoanAmount’,‘Loan_Amount_Term’,‘Credit_History’]]))Out:0.614583333333337我们的预测模型已经获得了大约61％这并不坏，但在现实世界中就足够了吗？我们能用这个模型来处理现实世界的问题吗？我们能用这个模型来处理现实世界中的问题吗？为了回答这个问题，让我们来看看训练数据集中Loan_Status的分布。>>Y_train.Target.value_counts()/Y_train.Target.count()Out:Y0.705729N0.2947:Loan_Status,dtype:float64700％批准贷款，因为有更多的批准贷款，我们会有预测，所有贷款都被批准，让我们继续检查我们预测的准确性。>>Y_test.Target.value_counts()/Y_test.Target.count()Out:Y0.Name335417:Loan_Status,dtype:float64哇！>>Y_test.Target.value_counts()/Y_test.Target.count()Out:Y0.635417N0.3645:Loan_Status,dtype:float64哇！！我们仅通过猜测获得的准确性是63％，这是什么意思？比我们的预测模型更准确？这是可能的，因为一些不重要的变量会主导目标函数，范围很大。通过将所有特征缩小到同一范围，我们可以消除这个问题。Sklearn为MinMaxScaler提供了一个工具，它将所有特征缩小到0和1之间。MinMaxScaler的数学公式是：让我们尝试使用这个工具。#ImportingMinMaxScalerandinitializingit>>fromsklearn.preprocessingimportMinMaxScaler>>min_max=MinMaxScaler()#Scalingdownbothtrainandtestdataset>>X_train_minmax=min_max.fit_transform(X_train[[‘ApplicantIncome’,‘CoapplicantIncome’,‘LoanAmount’,‘Loan_Amount_Term’,‘Credit_History’]])>>X_test_minmax=min_max.fit_transform(X_test[[‘ApplicantIncome’,‘CoapplicantIncome’,‘LoanAmount’,‘Loan_Amount_Term’,‘Credit_History现在，我们已经完成了数据缩放，让我们应用KNN算法来检查缩放数据的准确性。#Fittingk-NNonourscaleddataset>>knn=KNeighborsClassifier(n_neighbors=5)>>knn.fit(X_train_minmax,Y_train)#Checkingthemodel’saccuracy>>accuracy_score(Y_test,knn.predict(X_test_minmax))Out:0.75太棒了！我们的准确性从61开始％提高到了75％。我们的准确性从61开始％提高到了75％。这意味着一些基于距离的方法具有广泛的特征（KNN）预测结果。应该记住，在实施基于距离的方法时，我们必须尝试缩放数据，这样重要性小的特征就不会因为其范围大而主导目标函数。此外，不同单位的特征也应缩放，以赋予每个特征相等的初始权重，从而最终获得更好的预测模型。尝试使用逻辑回归模型(参数:penalty=’l2’，C=0.01)进行相同的练习，并在注释中注明缩放前后的预测准确性。在标准化阅读本节之前，我建议你先完成练习一。在最后一节中，我们研究了贷款预测数据，并在数据集中拟合了一个KNN学习器。缩放数据后，我们的准确率达到了75%，这是相当好的。我试图用逻辑回归做同样的练习，得到了以下结果:缩放数据前:缩放数据后61%:缩放后63%的正确率接近我们通过猜测做出的预测，结果并不令人满意。那这里发生了什么呢？为什么正确率没有KNN算法提高那么大？学习资源：通过本文更好地理解逻辑回归logisticregression。答案是：在逻辑回归中，每个特征都会被赋予权重或系数。如果具有较大范围的特征，且其对目标函数没有显著影响，则逻辑回归本身将对其系数分配非常低，从而中和特定特征的主导作用，而KNN等基于距离的方法没有这种内置策略，因此需要缩放。我们忘了什么吗？我们的逻辑模型仍然保持着接近猜测的准确性。现在我将在这里介绍一个叫做标准化的新概念。Sklearn中的许多机器学习算法都需要标准化数据，指的是零平均值和单位方差的数据。标准化是特征值重新缩放的过程，是的，它们具有预期为0、标准差为1的标准正态分布属性。标准分数(也成为z分数)的计算公式如下:如线性模型中的l1、l2正则化器(logistic在此类别下)和学习器SVM中的RBF核函数所认为的，所有特征以零为中心，具有相同阶数的方差。具有较大方差阶数的特征将主导目标函数，就像前文中具有较大范围的特征一样。正如我们在练习1中看到的，对数据没有预处理的准确性是61％，让我们标准化我们的数据，然后应用逻辑回归。Sklearn提供标准化数据的scale函数。#Standardizingthetrainandtestdata>>fromsklearn.preprocessingimportscale>>X_train_scale=scale(X_train[[‘ApplicantIncome’,‘CoapplicantIncome’,‘LoanAmount’,‘Loan_Amount_Term’,‘Credit_History’]])>>X_test_scale=scale(X_test[[‘ApplicantIncome’,‘CoapplicantIncome’,‘LoanAmount’,‘Loan_Amount_Term’,‘Credit_History’]])#Fittinglogisticregressiononourstandardizeddataset>>fromsklearn.linear_modelimportLogisticRegression>>log=LogisticRegression(penalty=’l2′,C=.01)>>log.fit(X_train_scale,Y_train)#Checkingthemodel’saccuracy>>accuracy_score(Y_test,log.predict(X_test_scale))Out:0.75我们在缩放后再次获得了KNN获得的最大精度。这意味着标准化数据有助于我们在使用l1或l2正则化估计器时提高预测模型的准确性。这意味着标准化数据有助于我们在使用l1或l2正则化估计器时提高预测模型的准确性。其他学习器，如KNN和欧几里德之间的距离测量，K平均值，SVM，传感器、神经网络、线性判别分析、主要成分分析在标准化数据中具有更好的预测性能。然而，我建议你首先了解你的数据和算法的特征；一段时间后，你将能够判断你的数据是否标准化。缩放和标准化之间的选择通常会让人感到困惑。在做决定之前，你必须深入了解你的数据和学习器。对于初学者，你可以尝试这两种方法，并比较交叉验证的正确性来做出选择。资源:阅读本文，更好地理解crosvalidation的交叉验证。练习2尝试使用SVM模型进行相同的练习，并且

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