今天小编就为大家分享一篇python数据预处理方式 :数据降维,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

数据为何要降维

数据降维可以模型的计算量并模型运行时间、噪音变量信息对于模型结果的影响、便于通过可视化方式展示归约后的维度信息并数据存储空间。因此,大多数情况下,当我们面临高维数据时,都需要对数据做降维处理。

数据降维有两种方式:特征选择,维度转换

特征选择

特征选择指根据一定的规则和,直接在原有的维度中挑选一部分参与到计算和建模过程,用选择的特征代替所有特征,不改变原有特征,也不产生新的特征值。

特征选择的降维方式好处是可以保留原有维度特征的基础上进行降维,既能后续数据处理和建模需求,又能保留维度原本的业务含义,以便于业务理解和应用。对于业务分析性的应用而言,模型的可理解性和可用性很多时候要有限于模型本身的准确率、效率等技术指标。例如,决策树得到的特征规则,可以作为选择用户样本的基础条件,而这些特征规则便是基于输入的维度产生。

维度转换

这个是按照一定数学变换方法,把给定的一组相关变量(维度)通过数学模型将高纬度空间的数据点映低纬度空间中,然后利用映射后变量的特征来表示原有变量的总体特征。这种方式是一种产生新维度的过程,转换后的维度并非原来特征,而是之前特征的转化后的表达式,新的特征丢失了原有数据的业务含义。 通过数据维度变换的降维方法是非常重要的降维方法,这种降维方法分为线性降维和非线性降维两种,其中常用的代表算法包括独立成分分析(ICA),主成分分析(PCA),因子分析(Factor Analysis,FA),线性判别分析(LDA),局部线性嵌入(LLE),核主成分分析(Kernel PCA)等。

使用python做降维处理

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.decomposition import PCA

# 数据导入
df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/ffzs/dataset/master/glass.csv')

# 看一下数据是
df.head()


   RI   Na Mg Al   Si   K   Ca   Ba   Fe  Type
0 1.52101 13.64 4.49 1.10 71.78 0.06 8.75 0.0 0.0 1
1 1.51761 13.89 3.60 1.36 72.73 0.48 7.83 0.0 0.0 1
2 1.51618 13.53 3.55 1.54 72.99 0.39 7.78 0.0 0.0 1
3 1.51766 13.21 3.69 1.29 72.61 0.57 8.22 0.0 0.0 1
4 1.51742 13.27 3.62 1.24 73.08 0.55 8.07 0.0 0.0 1

# 有无缺失值
df.isna().values.any()
# False 没有缺失值

# 获取特征值
X = df.iloc[:, :-1].values
# 获取标签值
Y = df.iloc[:,[-1]].values
# 使用sklearn 的DecisionTreeClassifier判断变量重要性
# 建立分类决策树模型对象
dt_model = DecisionTreeClassifier(random_state=1)
# 将数据集的维度和目标变量输入模型
dt_model.fit(X, Y)
# 获取所有变量的重要性
feature_importance = dt_model.feature_importances_
feature_importance
# 结果如下
# array([0.20462132, 0.06426227, 0.16799114, 0.15372793, 0.07410088, 0.02786222, 0.09301948, 0.16519298, 0.04922178])
# 做可视化
import matplotlib.pyplot as plt

x = range(len(df.columns[:-1])) 
plt.bar(left= x, height=feature_importance)
plt.xticks(x, df.columns[:-1])

可见Rl、Mg、Al、Ba的重要性比较高,一般情况下变量重要性得分接近80%,基本上已经可以解释大部分的特征变化。

PCA降维

# 使用sklearn的PCA进行维度转换
# 建立PCA模型对象 n_components控制输出特征个数
pca_model = PCA(n_components=3)
# 将数据集输入模型
pca_model.fit(X)
# 对数据集进行转换映射
pca_model.transform(X)
# 获得转换后的所有主成分
components = pca_model.components_
# 获得各主成分的方差
components_var = pca_model.explained_variance_
# 获取主成分的方差占比
components_var_ratio = pca_model.explained_variance_ratio_
# 打印方差
print(np.round(components_var,3))
# [3.002 1.659 0.68 ]
# 打印方差占比
print(np.round(components_var_ratio,3))
# [0.476 0.263 0.108]

以上这篇python数据预处理方式 :数据降维就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持爱安网。

最新资讯
Facebook为视障人士强化AI描述图片的能力

Facebook为视障人士强

新的描述系统还会识别到图片中的人物数量和位置,视障人
英特尔新任CEO:7纳米项目正在恢复 但仍可能扩大芯片制造外包

英特尔新任CEO:7纳米项

英特尔即将上任的CEO帕特·盖尔辛格(Pat Gelsinger)周四
恐龙如何“谈恋爱”?唯一化石告诉你

恐龙如何“谈恋爱”?唯

对现存唯一恐龙泄殖腔化石的重建可能有助于阐明这种史
荣耀赵明:过去五个月极其艰难 未来将走向中高端

荣耀赵明:过去五个月极

荣耀今日举行V40系列新品发布会,这也是荣耀独立后的首
Slack:强大的工具,大错特错的工作方式 | 海外周选

Slack:强大的工具,大错

Slack就像一剂良药,一下子解决了多个痛点。仅仅6年后,这
RNA疫苗如何在新冠疫情中弯道超车?

RNA疫苗如何在新冠疫

这项技术有望彻底改变艾滋病、疟疾、流感等疾病的免疫
最新文章
在pycharm中为项目导入anacodna环境的操作方法

在pycharm中为项目导

这篇文章主要介绍了在pycharm中为项目导入anacodna环
tensorflow的ckpt及pb模型持久化方式及转化详解

tensorflow的ckpt及pb

今天小编就为大家分享一篇tensorflow的ckpt及pb模型持
PyTorch笔记之scatter()函数的使用

PyTorch笔记之scatter

这篇文章主要介绍了PyTorch笔记之scatter()函数的使用
python3实现网页版raspberry pi(树莓派)小车控制

python3实现网页版ras

这篇文章主要为大家详细介绍了python3实现网页版raspb
完美解决pycharm导入自己写的py文件爆红问题

完美解决pycharm导入

今天小编就为大家分享一篇完美解决pycharm导入自己写
pycharm内无法import已安装的模块问题解决

pycharm内无法import

今天小编就为大家分享一篇pycharm内无法import已安装