python人工智能 scikit-learn特征工程: 用 scikit-learn 实现一个特征工程任务，代码方案分享1(图文详解)

文章目录[隐藏]

背景与用途：
代码实现：
代码解释：

scikit-learn特征工程

python人工智能 scikit-learn特征工程: 用 scikit-learn 实现一个特征工程任务，代码方案分享

背景与用途：

特征工程是机器学习中非常重要的一个步骤，它涉及对原始数据进行预处理、转换和选择，以提取出更有用的特征，用于训练机器学习模型。在本例中，我将使用scikit-learn库实现一个简单的特征工程任务，以说明其基本流程和代码结构。

代码实现：

下面是一个使用scikit-learn实现特征工程的代码示例：

# 导入所需的库
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.feature_selection import SelectKBest, f_classif
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# 加载数据集（假设我们有一个名为X的特征矩阵和一个名为y的目标向量）
X, y = load_data()

# 将数据集划分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建一个特征工程管道
feature_engineering_pipeline = Pipeline([
    ('scaler', StandardScaler()),  # 标准化特征
    ('feature_selection', SelectKBest(score_func=f_classif, k=10)),  # 选择k个最佳特征
])

# 在训练集上执行特征工程
X_train_transformed = feature_engineering_pipeline.fit_transform(X_train, y_train)

# 在测试集上应用相同的特征工程
X_test_transformed = feature_engineering_pipeline.transform(X_test)

# 创建一个分类器模型（这里使用逻辑回归作为示例）
classifier = LogisticRegression()

# 在特征工程后的训练集上训练分类器
classifier.fit(X_train_transformed, y_train)

# 在特征工程后的测试集上进行预测
y_pred = classifier.predict(X_test_transformed)

# 评估模型性能
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy:", accuracy)

代码解释：

首先，我们导入了所需的库，包括StandardScaler（用于特征标准化）、SelectKBest（用于特征选择）、Pipeline（用于构建特征工程管道）、train_test_split（用于划分训练集和测试集）、LogisticRegression（用于分类器模型）等。
然后，我们加载原始数据集，并将其划分为训练集和测试集。
接下来，我们创建了一个特征工程管道，其中包含了两个步骤：特征标准化和特征选择。特征标准化使用StandardScaler进行，特征选择使用SelectKBest，并指定了评分函数f_classif和选择的特征数量k。
我们在训练集上执行特征工程，通过调用fit_transform方法，得到特征工程后的训练集数据X_train_transformed。
接着，我们在测试集上应用相同的特征工程，通过调用transform方法，得到特征工程后的测试集数据X_test_transformed。
然后，我们创建了一个分类器模型（这里使用逻辑回归作为示例）。
在特征工程后的训练集上训练分类器，通过调用fit方法。
最后，我们在特征工程后的测试集上进行预测，通过调用predict方法，得到预测结果y_pred。
最后，我们使用评估指标（如准确率）评估模型的性能，并打印结果。