机器学习特征工程

2018/3/15更新
结合KAGGLE竞赛经验、算法面试情况和jasonfreak的总结，个人总结出以下机器学习特征处理的方法；分享给大家，希望对大家有帮助

特征使用方案：1、要实现我们目标，需要什么数据----结合特定业务，具体情况具体分析
              2、数据可用性评估：1、获取难度
2、覆盖率
  3、准确率

特征获取方案：1、如何获取特征（接口调用or自己清洗or/github资源下载等）
      2、如何存储？（/data/csv/txt/array/Dataframe//其他常用分布式）

特征处理：1、特征清洗：1.1：通过describe数据描述、matplotlib、snsborn数据可视化操作，清洗异常样本
                       1.2：数据不平衡处理：过采样、欠采样、Boostrap、Smote、Msote、代价敏感转化等技术，进行处理；其中过采样和欠采样是在数据层面上，通过采样技术，来降低数据倾斜率；而Smote方法是通过利用最近邻生成样本；但是在生成的过程中，由于最近邻的不稳定行；可能会引进噪声样本进入数据集，因此改进的方法MSmote被提出，通过对产生的样本进一步做异常处理，降低这种可能性，但是无法保证确定性；代价敏感转化技术是通过对样本进行加权，然后做一定处理，使得原始的算法可以由代价不敏感转为代价敏感，其实就是实现全局的代价最优，因此可以在训练如此，将样本较少的类设置一个较大权重，如果大家对这方面研究有兴趣，可以私信或者留言，我可以推荐大家一些优秀的论文，因为我的课题方向就是这个！
          
  2、单个特征：2.1：归一化：去除量纲影响
                       2.2：离散化：通过hash编码实现，进行特征转换，注意：直接数字编码会导致算法在一堆没有意                                                 义的大小顺序中学习！！！！（Spark高级数据分析-P65），建议还是用one-hot 哈希编码；如果仅仅是两个类，用0-1编码是不会有太大问题的，但是one-hot编码存在一个问题就是，如果类别过程，生成的稀疏编码维度将会过大，甚至造成维度灾；因此，有资料推荐使用many-to-many 进行hash分类，从而降低维度；但是many-to-many过程，需要进行分析，如果聚类一组特征，从而实现较好的效果，具体还要再找找资料，欢迎补充，谢谢！
                       2.3：缺失值处理：如果缺失部分大，可以考虑放弃该条特征，否则利用平均值、中位数、众数等进行缺失值
    补充
                       2.4：数据转换：为了使得数据之间反应出清晰的相关性（解决偏度影响），可以对数据进行log、指数等转换

          3、特征降维：3.1：PCA：无监督映射过程，通过数学映射；找出特征方差大的组合，相应的特征向量能够概括总                                                               特征90%以上信息（具备数学推导，大家有兴趣可以看一下）
                                3.2：LDA：监督映射过程，使得同类点距离越近，类间距离越远
                                3.3：随机森林算法：通过袋外样本(Out-Of-Bag),对每棵决策树进行误差判断，之后再利用随机树变换某一                                                                 维特征，观察其误差的变化，如果误差变化大，即认为特征重要
                                3.4：filter:通过数学上方差、信息熵等操作，观察每个维度特征情况，进行降维；
                                3.5：特征衍生：对数据进行一定的加工，生成重要特征，进行信息补充
欢迎转载，注明出处，谢谢！
参考：https://www.cnblogs.com/jasonfreak/p/5448385.html