1、随机划分训练集和测试集
sklearn.model_selection.train_test_split
一般形式：
train_test_split是交叉验证中常用的函数，功能是从样本中随机的按比例选取train data和testdata，形式为：
X_train,X_test, y_train, y_test = cross_validation.train_test_split(train_data,train_target,test_size=0.4, random_state=0)
参数解释：
- train_data：所要划分的样本特征集
- train_target：所要划分的样本结果
- test_size：样本占比，如果是整数的话就是样本的数量
- random_state：是随机数的种子。
- 随机数种子：其实就是该组随机数的编号，在需要重复试验的时候，保证得到一组一样的随机数。比如你每次都填1，其他参数一样的情况下你得到的随机数组是一样的。但填0或不填，每次都会不一样。
随机数的产生取决于种子，随机数和种子之间的关系遵从以下两个规则：
- 种子不同，产生不同的随机数；种子相同，即使实例不同也产生相同的随机数。
from sklearn.cross_validation import train_test_split train= loan_data.iloc[0: 55596, :] test= loan_data.iloc[55596:, :] # 避免过拟合，采用交叉验证，验证集占训练集20%，固定随机种子（random_state) train_X,test_X, train_y, test_y = train_test_split(train, target, test_size = 0.2, random_state = 0) train_y= train_y['label'] test_y= test_y['label']
2.将离散变量数值化分类(labelencoder),和虚拟(dummy)变量的转换
sklearn.preprocessing.LabelEncoderOneHotEncoder
我们一般用LabelEncoder来讲series转换为不同的整数分类,然后将其转化为有序的数字编号
encoder = LabelEncoder() y = encoder.fit_transform(y) #这里也可以先进行fit(),然后在进行transform() #fit()是将样本集数字分类,transform()是将样本集转化为数字分类
onehot的方法则是将数据离散成为无序的离散数据,但是转换的需是整数所以和labelencoder搭配使用
from numpy import array from numpy import argmax from sklearn.preprocessing import LabelEncoder from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder # define example data = ['cold', 'cold', 'warm', 'cold', 'hot', 'hot', 'warm', 'cold', 'warm', 'hot'] values = array(data) print(values) # integer encode label_encoder = LabelEncoder() integer_encoded = label_encoder.fit_transform(values) print(integer_encoded,integer_encoded.shape) # binary encode onehot_encoder = OneHotEncoder(sparse=False) integer_encoded = integer_encoded.reshape(-1, 1) print(integer_encoded.reshape(-1, 1)) onehot_encoded = onehot_encoder.fit_transform(integer_encoded) print(onehot_encoded) # invert first example inverted = label_encoder.inverse_transform([argmax(onehot_encoded[0, :])]) print(inverted)
3.数据的规范化/标准化
sklearn.preprocessing
标准化:
公式为：(X-mean)/std 计算时对每个属性/每列分别进行。
将数据按期属性（按列进行）减去其均值，并处以其方差。得到的结果是，对于每个属性/每列来说所有数据都聚集在0附近，方差为1。
实现时，有两种不同的方式:
from sklearn import preprocessing import numpy as np X = np.array([[ 1., -1., 2.], ... [ 2., 0., 0.], ... [ 0., 1., -1.]]) X_scaled = preprocessing.scale(X) #处理后数据的均值和方差 X_scaled.mean(axis=0) array([ 0., 0., 0.]) X_scaled.std(axis=0) array([ 1., 1., 1.])
使用sklearn.preprocessing.StandardScaler类，使用该类的好处在于可以保存训练集中的参数（均值、方差）直接使用其对象转换测试集数据。
scaler = preprocessing.StandardScaler().fit(X)
StandardScaler(copy=True, with_mean=True, with_std=True)
scaler.transform(X)
array([[ 0. ..., -1.22..., 1.33...],
[ 1.22..., 0. ..., -0.26...],
[-1.22..., 1.22..., -1.06...]])
#可以直接使用训练集对测试集数据进行转换
scaler.transform([[-1., 1., 0.]])
array([[-2.44..., 1.22..., -0.26...]])
将属性缩放到一个指定范围:
另一种常用的方法是将属性缩放到一个指定的最大和最小值（通常是1-0）之间，这可以通过preprocessing.MinMaxScaler类实现。
使用这种方法的目的包括：
1、对于方差非常小的属性可以增强其稳定性。
2、维持稀疏矩阵中为0的条目。
X_train = np.array([[ 1., -1., 2.], ... [ 2., 0., 0.], ... [ 0., 1., -1.]]) ... min_max_scaler = preprocessing.MinMaxScaler() X_train_minmax = min_max_scaler.fit_transform(X_train) >>> #将相同的缩放应用到测试集数据中 >>> X_test = np.array([[ -3., -1., 4.]]) >>> X_test_minmax = min_max_scaler.transform(X_test) >>> #缩放因子等属性 >>> min_max_scaler.scale_ array([ 0.5 , 0.5 , 0.33...]) >>> min_max_scaler.min_ array([ 0. , 0.5 , 0.33...])
4.模型参数的选择
sklearn.grid_search
可以用来调节模型的参数:
tree_param_grid={'min_samples_split':list((3,6,9)),'n_estimators':list(10,50,100)}
grid=GridSearchCV(RandomForestRegressor(),param_grid,=tree)param_gridcv=5)
grid.fit(train_x,train_y)
grid.beat_params