[文章轉貼] 通透！ ！特徵和標籤處理全總結！ ！

文章轉自微信公眾號:機器學習與人工智慧AI 

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大家好！咱們今兒來聊聊特徵和標籤處理。

大家都知道，在整體的演算法專案中，資料處理占到龐大的工程量。

特徵工程的重要性不言而喻的，從原始資料中提取關鍵資訊、降維去噪，提高模型效能。

良好的特徵選擇和建構有助於提高模型泛化能力和解釋性。標籤處理確保目標變數格式正確，影響模型學習的準確性。

下面，從特徵工程、特徵、標籤處理的細節及重要性做一個詳細的介紹：

特徵工程

特徵工程是機器學習中非常關鍵的一步，它包括對原始資料進行轉換、組合、選擇等操作，以提取對模型建模更有意義的特徵。

好的特徵工程能夠幫助模型更好地捕捉資料的模式，並提高模型效能。

1. 特徵提取： 從原始資料中抽取出有用的信息。例如，從文字中提取關鍵字，從圖像中提取紋理特徵等。

2. 特徵轉換： 對原始特徵進行變換，使其更適合模型。例如，對數轉換、標準化、歸一化等。

3. 特徵選擇： 選擇對模型建模最有影響的特徵，去除冗餘資訊。可以使用統計方法、模型權重、遞歸特徵消除等來選擇。

特徵

特徵是輸入模型的變數或屬性，用來描述樣本的特性。在機器學習中，特徵是模型學習的關鍵。特徵的選擇和建構需要根據特定問題和資料集來進行，以確保模型具有足夠的表達能力。

標籤處理

標籤是我們要預測的目標變數。在標籤處理中，通常需要進行編碼或轉換，使其適合模型的訓練。對於分類問題，通常使用獨熱編碼（One-Hot Encoding）等方式處理標籤。

一個完整案例

使用開源資料集Iris（鳶尾花）進行分類，預測花的種類（setosa、versicolor、virginica）。

導入庫：

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler, LabelEncoder
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score, confusion_matrix
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

載入資料集：

from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris()
X = pd.DataFrame(iris.data, columns=iris.feature_names)
y = pd.DataFrame(iris.target, columns=['species'])

特徵處理：

# 特征选择
selected_features = ['sepal length (cm)', 'sepal width (cm)']
X = X[selected_features]

# 特征转换
scaler = StandardScaler()
X = scaler.fit_transform(X)

標籤處理：

label_encoder = LabelEncoder()
y = label_encoder.fit_transform(y)

拆分資料集：

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

建立模型：

model = RandomForestClassifier(random_state=42)
model.fit(X_train, y_train)

模型評估：

y_pred = model.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
confusion_mat = confusion_matrix(y_test, y_pred)

畫圖：

plt.figure(figsize=(8, 6))
sns.heatmap(confusion_mat, annot=True, fmt='d', cmap='Blues', xticklabels=iris.target_names, yticklabels=iris.target_names)
plt.xlabel('Predicted')
plt.ylabel('True')
plt.title('Confusion Matrix')
plt.show()

在整個的案例中，特徵工程包括了特徵選擇和特徵轉換，標籤處理使用了標籤編碼。

透過拆分資料集、建立模型和模型評估，最終畫出了混淆矩陣圖。