机器学习好伙伴之scikit-learn的使用——特征提取

我就是我 2024-04-18 10:47 38阅读 0赞

### 机器学习好伙伴之scikit-learn的使用——特征提取 ###

*  什么是特征提取
 *  sklearn中特征提取的实现
 *   *  PCA（主成分分析）
     *  LDA（线性评价分析）
 *  应用示例
 *   *  PCA部分
     *  LDA部分

有些时候特征太多了，可以利用sklearn中自带的函数进行特征提取噢  
![在这里插入图片描述][20190723133055850.jpg_pic_center]

# 什么是特征提取 #

在进行机器学习的实验里，但并不是所有的维度都是有用的，如果能将对实验结果影响较大的有用维度提取出来，去除掉无用维度，那么既可以提高预测的精度、也可以加快模型的预测时间。  
PCA（主成分分析）与LDA（线性评价分析）是特征提取的两种经典算法。  
本质上两个特征提取方法都是学习一个投影矩阵，从而使样本在新的坐标系上的表示具有相应的特性。

# sklearn中特征提取的实现 #

## PCA（主成分分析） ##

该方法通过调用如下函数实现。

import sklearn.decomposition as sk_decomposition
    sk_decomposition.PCA()

其主要使用的参数为：  
**1、n\_components：当输入大于1时，代表降维后的特征量；当输入大于0小于1时，代表主成分的方差和所占的最小阈值；’mle’代表使用MLE算法根据特征的方差分布情况去选择主成分特征进行降维。  
2、whiten： 判断是否需要将降维后的数据的每个特征进行归一化，让方差都为1。  
3、svd\_solver：奇异值分解SVD的方法，输入为以下四个之一\{‘auto’, ‘full’, ‘arpack’, ‘randomized’\}。**  
应用方式如下：

pca = sk_decomposition.PCA(n_components=2,whiten=False,svd_solver='auto')
    pca.fit(data_X)

## LDA（线性评价分析） ##

该方法通过调用如下函数实现。

import sklearn.discriminant_analysis as sk_discriminant_analysis
    sk_discriminant_analysis.LinearDiscriminantAnalysis()

其主要使用的参数为：  
**1、n\_components：代表降维后的特征量。  
2、svd\_solver：奇异值分解SVD的方法，输入为以下四个之一\{‘auto’, ‘full’, ‘arpack’, ‘randomized’\}。**  
应用方式如下：

lda = sk_discriminant_analysis.LinearDiscriminantAnalysis(n_components=2)

# 应用示例 #

## PCA部分 ##

import sklearn.decomposition as sk_decomposition
    from sklearn import datasets
    
    loaded_data = datasets.load_boston()
    data_X = loaded_data.data
    data_Y = loaded_data.target
    pca = sk_decomposition.PCA(n_components=2,whiten=False,svd_solver='auto')
    
    pca.fit(data_X)
    #PCA_X为降维后的数据
    PCA_X = pca.transform(data_X) 
    print ('各个主成分方差比例',pca.explained_variance_ratio_)
    print ('各个主成分方差值',pca.explained_variance_)
    print ('降维后的特征数量',pca.n_components_)

实验结果为：

各个主成分方差比例 [0.80582318 0.16305197]
    各个主成分方差值 [30889.91126082  6250.3300614 ]
    降维后的特征数量 2

## LDA部分 ##

import sklearn.discriminant_analysis as sk_discriminant_analysis
    from sklearn.model_selection import train_test_split
    from sklearn import datasets
    
    loaded_data = datasets.load_iris()
    data_X = loaded_data.data
    data_Y = loaded_data.target
    X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data_X, data_Y, test_size=0.3)
    
    # 生成lda降维的结构
    lda = sk_discriminant_analysis.LinearDiscriminantAnalysis(n_components=2)
    lda.fit(data_X,data_Y)
    
    #lda_X为降维后的数据
    lda_X = lda.transform(data_X) 
    
    #中心点
    print ('LDA的中心点:',lda.means_) 
    #score是指分类的正确率
    print ('LDA后，预测的正确率:',lda.score(X_test, y_test)) 
    #降维后特征空间的类中心
    print ('LDA后，特征空间的类中心:',lda.scalings_)

实验结果为：

LDA的中心点: [[5.006 3.428 1.462 0.246]
    			  [5.936 2.77  4.26  1.326]
     			  [6.588 2.974 5.552 2.026]]
    LDA后，预测的正确率: 0.9777777777777777
    LDA后，特征空间的类中心: [[ 0.82937764  0.02410215]
    						[ 1.53447307  2.16452123]
    						[-2.20121166 -0.93192121]
    						[-2.81046031  2.83918785]]

[20190723133055850.jpg_pic_center]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/18/a020b33abe1841a9a50c3f7b9e434225.jpg