数据科学和人工智能技术笔记二、数据准备

二、数据准备

作者：Chris Albon 译者：飞龙协议：CC BY-NC-SA 4.0

从字典加载特征

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from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer

staff = [{'name': 'Steve Miller', 'age': 33.},
         {'name': 'Lyndon Jones', 'age': 12.},
         {'name': 'Baxter Morth', 'age': 18.}]

# 为我们的字典向量化器创建对象
vec = DictVectorizer()

# 之后将 staff 字典转换为向量，并输出数组
vec.fit_transform(staff).toarray()

'''
array([[ 33.,   0.,   0.,   1.],
       [ 12.,   0.,   1.,   0.],
       [ 18.,   1.,   0.,   0.]]) 
'''

# 获取特征名称
vec.get_feature_names()

# ['age', 'name=Baxter Morth', 'name=Lyndon Jones', 'name=Steve Miller']

加载 scikit-learn 的波士顿住房数据集

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# 加载库
from sklearn import datasets
import matplotlib.pyplot as plt

加载波士顿住房数据集

波士顿住房数据集是 20 世纪 70 年代的着名数据集。它包含506个关于波士顿周边房价的观测。它通常用于回归示例，包含 15 个特征。

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# 加载数据集
boston = datasets.load_boston()

# 创建特征矩阵
X = boston.data

# 创建目标向量
y = boston.target

# 查看第一个观测的特征值
X[0]

'''
array([  6.32000000e-03,   1.80000000e 01,   2.31000000e 00,
         0.00000000e 00,   5.38000000e-01,   6.57500000e 00,
         6.52000000e 01,   4.09000000e 00,   1.00000000e 00,
         2.96000000e 02,   1.53000000e 01,   3.96900000e 02,
         4.98000000e 00]) 
'''

如您所见，特征未标准化。如果我们将值显示为小数，则更容易看到：

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# 将第一个观测的每个特征值展示为浮点
['{:f}'.format(x) for x in X[0]]

'''
['0.006320',
 '18.000000',
 '2.310000',
 '0.000000',
 '0.538000',
 '6.575000',
 '65.200000',
 '4.090000',
 '1.000000',
 '296.000000',
 '15.300000',
 '396.900000',
 '4.980000'] 
'''

因此，标准化的特征值通常是有益的和/或需要的。

加载 scikit-learn 的数字数据集

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# 加载库
from sklearn import datasets
import matplotlib.pyplot as plt

数字是手写数字的数据集。每个特征是 8×8 图像的一个像素的强度。

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# 加载数字数据集
digits = datasets.load_digits()

# 创建特征矩阵
X = digits.data

# 创建目标向量
y = digits.target

# 查看第一个观测的特征值
X[0]

'''
array([  0.,   0.,   5.,  13.,   9.,   1.,   0.,   0.,   0.,   0.,  13.,
        15.,  10.,  15.,   5.,   0.,   0.,   3.,  15.,   2.,   0.,  11.,
         8.,   0.,   0.,   4.,  12.,   0.,   0.,   8.,   8.,   0.,   0.,
         5.,   8.,   0.,   0.,   9.,   8.,   0.,   0.,   4.,  11.,   0.,
         1.,  12.,   7.,   0.,   0.,   2.,  14.,   5.,  10.,  12.,   0.,
         0.,   0.,   0.,   6.,  13.,  10.,   0.,   0.,   0.]) 
'''

观测的特征值展示为向量。但是，通过使用images方法，我们可以将相同的特征值加载为矩阵，然后可视化实际的手写字符：

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# 将第一个观测的特征作为矩阵查看
digits.images[0]

'''
array([[  0.,   0.,   5.,  13.,   9.,   1.,   0.,   0.],
       [  0.,   0.,  13.,  15.,  10.,  15.,   5.,   0.],
       [  0.,   3.,  15.,   2.,   0.,  11.,   8.,   0.],
       [  0.,   4.,  12.,   0.,   0.,   8.,   8.,   0.],
       [  0.,   5.,   8.,   0.,   0.,   9.,   8.,   0.],
       [  0.,   4.,  11.,   0.,   1.,  12.,   7.,   0.],
       [  0.,   2.,  14.,   5.,  10.,  12.,   0.,   0.],
       [  0.,   0.,   6.,  13.,  10.,   0.,   0.,   0.]]) 
'''

# 将第一个观测的特征作为图像可视化
plt.gray() 
plt.matshow(digits.images[0]) 
plt.show()

# <matplotlib.figure.Figure at 0x1068494a8>

加载 scikit-learn 的鸢尾花数据集

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# 加载库
from sklearn import datasets
import matplotlib.pyplot as plt

The Iris flower dataset is one of the most famous databases for classification. It contains three classes (i.e. three species of flowers) with 50 observations per class.

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# 加载数字数据集
iris = datasets.load_iris()

# 创建特征矩阵
X = iris.data

# 创建目标向量
y = iris.target

# 查看第一个观测的特征值
X[0]

# array([ 5.1,  3.5,  1.4,  0.2])

为分类制作模拟数据

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from sklearn.datasets import make_classification
import pandas as pd

# 创建模拟的特征矩阵和输出向量，带有 100 个样本，
features, output = make_classification(n_samples = 100,
                                       # 十个特征
                                       n_features = 10,
                                       # 五个实际预测输出分类的特征，
                                       n_informative = 5,
                                       # 五个随机特征，和输出分类无关，
                                       n_redundant = 5,
                                       # 三个输出分类
                                       n_classes = 3,
                                       # 第一类有 20% 的观测，第二类有 30%，
                                       # 第三类有 50%，'None' 表示均衡分类。
                                       weights = [.2, .3, .8])

# 查看前五个管泽志和它们的 10 个特征
pd.DataFrame(features).head()

	0	1	2	3	4	5	6	7	8	9
0	-1.338796	2.218025	3.333541	2.586772	-2.050240	-5.289060	4.364050	3.010074	3.073564	0.827317
1	1.535519	1.964163	-0.053789	0.610150	-4.256450	-6.044707	7.617702	4.654903	0.632368	3.234648
2	0.249576	-4.051890	-4.578764	-1.629710	2.188123	1.488968	-1.977744	-2.888737	-4.957220	3.599833
3	3.778789	-4.797895	-1.187821	0.724315	1.083952	0.165924	-0.352818	0.615942	-4.392519	1.683278
4	0.856266	0.568888	-0.520666	-1.970701	0.597743	2.224923	0.065515	0.250906	-1.512495	-0.859869

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# 查看前五个观测的分类
pd.DataFrame(output).head()

	0
0	2
1	2
2	1
3	2
4	2

为矩阵生成模拟数据

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from sklearn.datasets import make_blobs
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成特征（X）和输出（Y），带有 200 个样本，
X, y = make_blobs(n_samples = 200,
                  # 两个特征，
                  n_features = 2,
                  # 三个簇，
                  centers = 3,
                  # .5 的簇内标准差，
                  cluster_std = 0.5,
                  # 并打乱。
                  shuffle = True)

# 创建前两个特征的散点图
plt.scatter(X[:,0],
            X[:,1])

# 展示散点图
plt.show()

为回归制作模拟数据

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import pandas as pd
from sklearn.datasets import make_regression

# 生成特征，输出和真实的相关度，样本为 100，
features, output, coef = make_regression(n_samples = 100,
                                         # 三个特征，
                                         n_features = 3,
                                         # 只有两个特征是有用的，
                                         n_informative = 2,
                                         # 每个观测有一个目标值，
                                         n_targets = 1,
                                         # 高斯噪声的标准差为 0.0，
                                         noise = 0.0,
                                         # 展示用于生成数据的真实相关度。
                                         coef = True)

# 查看前五行的特征
pd.DataFrame(features, columns=['Store 1', 'Store 2', 'Store 3']).head()

	Store 1	Store 2	Store 3
0	-0.166697	-0.177142	-2.329568
1	-0.093566	-0.544292	0.685165
2	0.625958	-0.193049	1.168012
3	-0.843925	-0.567444	-0.193631
4	-1.079227	-0.819236	1.609171

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# 查看前五行的输出
pd.DataFrame(output, columns=['Sales']).head()

	Sales
0	-149.387162
1	-4.164344
2	52.166904
3	-56.996180
4	27.246575

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# 查看用于生成数据的真实相关度
pd.DataFrame(coef, columns=['True Coefficient Values'])

	True Coefficient Values
0	0.000000
1	80.654346
2	57.993548

Scikit 中的感知机

感知机学习器是最早的机器学习技术之一，并且仍然是许多现代神经网络的基础。在本教程中，我们使用感知器学习器来分类经典的鸢尾花数据集。这个教程受 Sebastian Raschka 的 Python 机器学习的启发。

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# 加载所需的库
from sklearn import datasets
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.linear_model import Perceptron
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
import numpy as np

# 加载鸢尾花数据集
iris = datasets.load_iris()

# 创建 X 和 y 数据
X = iris.data
y = iris.target

# 查看 y 数据的前五个观测
y[:5]

# array([0, 0, 0, 0, 0]) 

# 查看 x 数据的前五个观测
# 注意有四个独立变量（特征）
X[:5]

'''
array([[ 5.1,  3.5,  1.4,  0.2],
       [ 4.9,  3. ,  1.4,  0.2],
       [ 4.7,  3.2,  1.3,  0.2],
       [ 4.6,  3.1,  1.5,  0.2],
       [ 5. ,  3.6,  1.4,  0.2]]) 
'''

# 将数据分割为 70% 训练集和 30% 测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3)

# 训练缩放器，将所有特征标准化为均值为 0 和标准差为 1。
sc = StandardScaler()
sc.fit(X_train)

# StandardScaler(copy=True, with_mean=True, with_std=True) 

# 对 X 训练数据引用缩放器
X_train_std = sc.transform(X_train)

# 对 X 测试数据应用相同的缩放器
X_test_std = sc.transform(X_test)

# 创建感知机对象，参数为，40 个迭代，0.1 的学习率
ppn = Perceptron(n_iter=40, eta0=0.1, random_state=0)

# 训练感知机
ppn.fit(X_train_std, y_train)

'''
Perceptron(alpha=0.0001, class_weight=None, eta0=0.1, fit_intercept=True,
      n_iter=40, n_jobs=1, penalty=None, random_state=0, shuffle=True,
      verbose=0, warm_start=False) 
'''

# 在 X 数据上应用已训练的感知机，来对 y 测试数据做预测
y_pred = ppn.predict(X_test_std)

# 查看预测的 y 测试数据
y_pred

'''
array([0, 0, 0, 0, 0, 0, 2, 2, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 2, 2, 2, 0, 0, 0, 0, 0, 2,
       2, 1, 0, 0, 2, 1, 0, 0, 0, 0, 2, 1, 0, 2, 0, 2, 0, 2, 0, 2, 0, 1]) 
'''

# 查看真实的 y 测试数据
y_test

'''
array([0, 0, 0, 1, 0, 0, 2, 2, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 2, 2, 2, 1, 0, 0, 0, 0, 2,
       2, 1, 1, 0, 2, 1, 1, 1, 0, 0, 2, 1, 0, 2, 0, 2, 0, 2, 0, 2, 0, 1]) 
'''

# 查看模型准确率，它是：1 -（预测错的观测 / 总观测）
print('Accuracy: %.2f' % accuracy_score(y_test, y_pred))

# Accuracy: 0.87

保存机器学习模型

在 scikit 中，有两种方式来保存模型以便将来使用：pickle 字符串和作为文件的 pickled 模型。

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from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn import datasets
import pickle
from sklearn.externals import joblib

# 加载鸢尾花数据
iris = datasets.load_iris()

# 创建特征矩阵 X，和向量 y
X, y = iris.data, iris.target

# 训练原始的 logistic 回归模型
clf = LogisticRegression(random_state=0)
clf.fit(X, y) 

'''
LogisticRegression(C=1.0, class_weight=None, dual=False, fit_intercept=True,
          intercept_scaling=1, max_iter=100, multi_class='ovr', n_jobs=1,
          penalty='l2', random_state=0, solver='liblinear', tol=0.0001,
          verbose=0, warm_start=False) 
'''

# 将已训练的模型保存为 pickle 字符串
saved_model = pickle.dumps(clf)

# 查看 pickled 模型
saved_model

# b'x80x03csklearn.linear_model.logisticnLogisticRegressionnqx00)x81qx01}qx02(Xx07x00x00x00penaltyqx03Xx02x00x00x00l2qx04Xx0bx00x00x00multi_classqx05Xx03x00x00x00ovrqx06Xx08x00x00x00max_iterqx07KdXx08x00x00x00classes_qx08cnumpy.core.multiarrayn_reconstructnqtcnumpynndarraynqnKx00x85qx0bCx01bqx0cx87qrRqx0e(Kx01Kx03x85qx0fcnumpyndtypenqx10Xx02x00x00x00i8qx11Kx00Kx01x87qx12Rqx13(Kx03Xx01x00x00x00<qx14NNNJxffxffxffxffJxffxffxffxffKx00tqx15bx89Cx18x00x00x00x00x00x00x00x00x01x00x00x00x00x00x00x00x02x00x00x00x00x00x00x00qx16tqx17bXx07x00x00x00n_iter_qx18hthnKx00x85qx19hx0cx87qx1aRqx1b(Kx01Kx01x85qx1chx10Xx02x00x00x00i4qx1dKx00Kx01x87qx1eRqx1f(Kx03hx14NNNJxffxffxffxffJxffxffxffxffKx00tq bx89Cx04x07x00x00x00q!tq"bXx06x00x00x00n_jobsq#Kx01Xx11x00x00x00intercept_scalingq$Kx01Xx03x00x00x00tolq%G?x1a6xe2xebx1cC-Xx07x00x00x00verboseq&Kx00Xx04x00x00x00dualq'x89Xx0cx00x00x00random_stateq(Kx00Xx05x00x00x00coef_q)hthnKx00x85q*hx0cx87q Rq,(Kx01Kx03Kx04x86q-hx10Xx02x00x00x00f8q.Kx00Kx01x87q/Rq0(Kx03hx14NNNJxffxffxffxffJxffxffxffxffKx00tq1bx88C`x9ax1cx904 x8fxda?v5xf6x7f9xaaxda?FVLxe5x05Rxfbxbfxf6xadxd9^yaxf7?x89x86x10Bx03x9dxf9xbfx7fxa7xxf5\x8cxf8xbfx8b$8yxddx18x02xc0xacx8fxeexd9 |xe2?\x10xf2xccx8cxc4[[email protected]](/cdn-cgi/l/email-protection)xdaxb0;l,wxf0xbf8_xe7W* xf6xbfxefT`-lq[[email protected]](/cdn-cgi/l/email-protection)nx00x00x00intercept_q4hthnKx00x85q5hx0cx87q6Rq7(Kx01Kx03x85q8h0x89Cx18xd4x86Dx03xb1xffxd0?xa2xcc=Ixe5]xf1?x84'xadx8dxoxf3xbfq9tq:bXnx00x00x00warm_startq;x89Xx01x00x00x00Cq<G?xf0x00x00x00x00x00x00Xrx00x00x00fit_interceptq=x88Xx06x00x00x00solverq>Xtx00x00x00liblinearq?Xx0cx00x00[[email protected]](/cdn-cgi/l/email-protection)' 

# 加载 pickled 模型
clf_from_pickle = pickle.loads(saved_model)

# 使用加载的 pickled 模型来做预测
clf_from_pickle.predict(X)

'''
array([0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
       0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
       0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 1, 1,
       1, 2, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 1, 1, 1, 1, 1, 1,
       1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2,
       2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2,
       2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2]) 
'''

# 将模型作为 pickle 保存到文件
joblib.dump(clf, 'filename.pkl') 

'''
['filename.pkl',
 'filename.pkl_01.npy',
 'filename.pkl_02.npy',
 'filename.pkl_03.npy',
 'filename.pkl_04.npy'] 
'''

# 从文件加载模型
clf_from_joblib = joblib.load('filename.pkl') 

# 使用加载的模型做预测
clf_from_joblib.predict(X)

'''
array([0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
       0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
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scikit-learn 机器学习神经网络深度学习人工智能

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