机器学习快速入门指南

第11篇

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在实际应用中，数据集中的变量不仅包括数值型变量，还可能包含类别型变量。例如，性别可能是“男”或“女”，安全级别可能是“高”、“中”或“低”。

计算机无法直接处理这些类别型变量，因此需要将其转换为数值型变量。常用的方法之一是使用独热编码（One-Hot Encoding）。

独热编码

独热编码是一种将分类变量转换为数值型变量的技术。具体而言，它将每个类别转换为一个独立的特征，从而实现从列到行的转换。例如，原始数据可能是这样的：

性别 男 女 男

经过独热编码后，数据会变成：

性别_男 性别_女 1 0 0 1 1 0

在Python中，可以通过两种方式实现独热编码。一种是在Pandas库中使用get_dummies函数；另一种是在Scikit-Learn库中使用OneHotEncoder。

需要注意的是，即使某些变量是数字形式，但如果它们代表的是分类信息，则只能使用OneHotEncoder。

线性模型中的特征工程

对于线性模型，有时需要手动添加特征以提高模型的准确性。添加特征主要有两种方式：一是添加交互特征，二是添加多项式特征。

在Scikit-Learn中，主要使用PolynomialFeatures来添加多项式特征。这里以波士顿房价数据集为例进行说明。

首先，导入所需的库：

python from sklearn.datasets import load_boston from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures

接下来，将数据集划分为训练集和测试集：

python boston = load_boston() X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(boston.data, boston.target)

然后，将数据缩放到0-1之间：

python scaler = MinMaxScaler() X_train_scaled = scaler.fit_transform(X_train)

最后，使用多项式特征添加器：

python features = PolynomialFeatures(degree=2) features.fit(X_train_scaled) X_train_poly = features.transform(X_train_scaled)

观察原始数据特征数量：

```python Xtrainscaled.shape

(379, 13)

```

添加多项式特征后的特征数量：

```python Xtrainpoly.shape

(379, 105)

```

可以看到，添加多项式特征后，特征数量显著增加到105个。这有助于提高线性模型的拟合精度。

希望以上内容对您有所帮助，如果有任何疑问，欢迎随时联系我，谢谢支持！