《菜菜的机器学习sklearn课堂》数据预处理和特征工程

超、凢脫俗 2022-10-29 10:21 384阅读 0赞

### 数据预处理和特征工程 ###

*  数据预处理和特征工程 - 概述
 *  数据预处理 Preprocessing & Impute
 *   *  数据无量纲化
     *   *  数据归一化 preprocessing.MinMaxScaler
         *  数据标准化 preprocessing.StandardScaler
         *  StandardScaler 和 MinMaxScaler 如何选择？
     *  缺失值
     *   *  缺失值填补 impute.SimpleImputer
     *  处理分类型特征：编码与哑变量
     *   *  preprocessing.LabelEncoder 标签专用，将分类转换为分类数值
         *  preprocessing.OrdinalEncoder 特征专用，将分类特征转换为分类数值
         *  preprocessing.OneHotEncoder 独热编码，创建哑变量
         *  总结
     *  处理连续型特征：二值化与分段
     *   *  sklearn.preprocessing.Binarizer 根据阈值将数据二值化
         *  preprocessing.KBinsDiscretize

> [《菜菜的机器学习sklearn课堂》笔记目录 + 课件][sklearn_ _]

> 有点学不懂，小小的脑袋，大大的问号…

> **《数据挖掘导论》中的小故事**  
>   
> 某一天你从你的同事，一位药物研究人员那里，得到了一份病人临床表现的数据。药物研究人员让你用前四列数据预测一下最后一列数据，还说他要出差几天，可能没办法和你一起研究数据了，希望出差回来以后，可以有个初步分析结果。于是你就看了看数据，看着很普通，预测连续型变量，好说，把随机森林回归器调出来，调参调呀调，MSE很小，跑了个还不错的结果。  
> ![在这里插入图片描述][20210212152233797.png]  
> 几天后，你同事出差回来了，准备要一起开会了，会上你碰见了和你同事在同一个项目里工作的统计学家。他问起你的分析结果，你说你已经小有成效了，统计学家很吃惊，他说：“不错呀，这组数据问题太多，我都分析不出什么来。”  
>   
> 你心里可能咯噔一下，忐忑地回答说：“我没听说数据有什么问题呀。”  
>   
> 统计学家：“第四列数据很坑爹，这个特征的取值范围是1~10，0是表示缺失值的。而且他们输入数据的时候出错，很多10都被录入成0了，现在分不出来了。”  
>   
> 你："…"  
>   
> 统计学家：“还有第二列和第三列数据基本是一样的，相关性太强了。”  
>   
> 你：“这个我发现了，不过这两个特征在预测中的重要性都不高，无论其他特征怎样出错，我这边结果里显示第一列的特征是最重要的，所以也无所谓啦。”  
>   
> 统计学家：“啥？第一列不就是编号吗？”  
>   
> 你：“不是吧。”  
>   
> 统计学家：“哦我想起来了！第一列就是编号，不过那个编号是我们根据第五列排序之后编上去的！这个第一列和第五列是由很强的联系，但是毫无意义啊！”  
>   
> 老血喷了一屏幕，数据挖掘工程师卒。

**数据不给力，再高级的算法都没有用。**

课堂中、各大机器学习教材中、sklearn中提供的数据都是比较完美的数据集；而现实中的数据，比平时学习用的数据要差十万八千里。因此，我们有必要学习一下建模之前的流程，**数据预处理和特征工程**。

# 数据预处理和特征工程 - 概述 #

数据挖掘的五大流程：

1.  获取数据
2.  **数据预处理**  
    数据预处理是从数据中检测，纠正或删除损坏，不准确或不适用于模型的记录的过程  
    可能面对的问题有：数据类型不同，比如有的是文字，有的是数字，有的含时间序列，有的连续，有的间断。也可能，数据的质量不行，有噪声，有异常，有缺失，数据出错，量纲不一，有重复，数据是偏态，数据量太大或太小  
    **数据预处理的目的：让数据适应模型，匹配模型的需求**
3.  **特征工程**：  
    特征工程是将原始数据转换为更能代表预测模型的潜在问题的特征的过程，可以通过挑选最相关的特征，提取特征以及创造特征来实现。其中创造特征又经常以降维算法的方式实现。  
    可能面对的问题有：特征之间有相关性，特征和标签无关，特征太多或太小，或者干脆就无法表现出应有的数据现象或无法展示数据的真实面貌  
    **特征工程的目的：1) 降低计算成本，2) 提升模型上限**
4.  建模，测试模型并预测出结果
5.  上线，验证模型效果

--------------------

**sklearn中的数据预处理和特征工程**

sklearn中包含众多数据预处理和特征工程相关的模块，sklearn六大板块中有两块都是关于数据预处理和特征工程的，两个板块互相交互，为建模之前的全部工程打下基础  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MzczNDA5NQ_size_1_color_FFFFFF_t_70]

*  模块preprocessing：几乎包含数据预处理的所有内容
 *  模块Impute：填补缺失值专用
 *  模块feature\_selection：包含特征选择的各种方法的实践
 *  模块decomposition：包含降维算法

# 数据预处理 Preprocessing & Impute #

## 数据无量纲化 ##

**无量纲化**：将不同规格的数据转换到同一规格，或不同分布的数据转换到某个特定分布

> 例如梯度和矩阵为核心的算法中，逻辑回归、支持向量机、神经网络，无量纲化可以加快求解速度；而在距离类模型，例如K近邻、K-Means聚类，无量纲化可以帮我们提升模型精度，避免某一个取值范围特别大的特征对距离计算造成影响。  
> 决策树和树的集成算法是特例，**对决策树我们不需要无量纲化，决策树可以把任意数据都处理得很好**

数据的无量纲化可以是线性的，也可以是非线性的。

线性的无量纲化包括：

*  **中心化处理**（Zero-centered或者Mean-subtraction）  
    中心化的本质是**让所有记录减去一个固定值，即让数据样本数据平移到某个位置**
 *  **缩放处理**（Scale）  
    缩放的本质是**通过除以一个固定值，将数据固定在某个范围之中（取对数也算是一种缩放处理）**

### 数据归一化 preprocessing.MinMaxScaler ###

**数据归一化(Normalization，又称Min-Max Scaling)**：当数据(x)按照最小值中心化后，再按极差（最大值 - 最小值）缩放，数据移动了最小值个单位，并且会被收敛到 \[0,1\] 之间。

归一化之后的数据服从正态分布，公式如下：

x ∗ = x − m i n ( x ) m a x ( x ) − m i n ( x ) x^\* = \\frac \{x-min(x)\} \{max(x) - min(x)\} x∗=max(x)−min(x)x−min(x)

> 注意区分 **归一化** 和 **正则化**  
> Normalization是归一化，不是正则化；**正则化(Regularization)** 不是数据预处理的一种手段

在sklearn当中，我们使用`preprocessing.MinMaxScaler`来实现**数据归一化**功能。

*  它有一个重要参数`feature_range`，控制我们希望把数据压缩到的范围，默认是\[0,1\]

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
    data = [[-1, 2], [-0.5, 6], [0, 10], [1, 18]]

#不太熟悉numpy的小伙伴，能够判断data的结构吗？
    #如果换成表是什么样子？
    import pandas as pd
    pd.DataFrame(data)

![在这里插入图片描述][20210212182309724.png]

#实现归一化
    scaler = MinMaxScaler() #实例化
    scaler = scaler.fit(data) #fit,在这里本质是生成min(x)和max(x)
    result = scaler.transform(data) #通过接口导出结果
    result
    """ array([[0. , 0. ], [0.25, 0.25], [0.5 , 0.5 ], [1. , 1. ]]) """

result_ = scaler.fit_transform(data) #训练和导出结果一步达成
    result_
    """ array([[0. , 0. ], [0.25, 0.25], [0.5 , 0.5 ], [1. , 1. ]]) """

scaler.inverse_transform(result) #将归一化后的结果逆转
    """ array([[ 5. , 5. ], [ 6.25, 6.25], [ 7.5 , 7.5 ], [10. , 10. ]]) """

#使用MinMaxScaler的参数feature_range实现将数据归一化到[0,1]以外的范围中
    data = [[-1, 2], [-0.5, 6], [0, 10], [1, 18]]
    
    scaler = MinMaxScaler(feature_range=[5,10]) #依然实例化
    result = scaler.fit_transform(data) #fit_transform一步导出结果
    result
    """ array([[ 5. , 5. ], [ 6.25, 6.25], [ 7.5 , 7.5 ], [10. , 10. ]]) """

> 当X中的特征数量非常多的时候，fit会报错并表示：数据量太大了我计算不了  
> 此时使用partial\_fit作为训练接口
> 
>     scaler = scaler.partial_fit(data)

> **使用numpy来实现归一化**
> 
>     import numpy as np
>     X = np.array([[-1, 2], [-0.5, 6], [0, 10], [1, 18]])
>     #归一化
>     X_nor = (X - X.min(axis=0)) / (X.max(axis=0) - X.min(axis=0))
>     X_nor
>     #逆转归一化
>     X_returned = X_nor * (X.max(axis=0) - X.min(axis=0)) + X.min(axis=0)
>     X_returned

### 数据标准化 preprocessing.StandardScaler ###

**数据标准化(Standardization，又称Z-score normalization)**：当数据(x)按均值(μ)中心化后，再按标准差(σ)缩放，数据就会服从为均值为0，方差为1的正态分布（即标准正态分布），公式如下：  
 x ∗ = x − μ σ x^\* = \\frac \{x - \\mu\} \{\\sigma\} x∗=σx−μ

from sklearn.preprocessing import StandardScaler
    data = [[-1, 2], [-0.5, 6], [0, 10], [1, 18]]

scaler = StandardScaler() #实例化
    scaler.fit(data) #fit，本质是生成均值和方差

scaler.mean_ #查看均值的属性mean_
    # array([-0.125, 9. ])
    
    scaler.var_ #查看方差的属性var_
    # array([ 0.546875, 35. ])

x_std = scaler.transform(data) #通过接口导出结果
    
    x_std.mean() #导出的结果是一个数组，用mean()查看均值
    # 0.0
    
    x_std.std() #用std()查看方差
    #1.0

scaler.fit_transform(data) #使用fit_transform(data)一步达成结果
    """ array([[-1.18321596, -1.18321596], [-0.50709255, -0.50709255], [ 0.16903085, 0.16903085], [ 1.52127766, 1.52127766]]) """

scaler.inverse_transform(x_std) #使用inverse_transform逆转标准化
    """ array([[-1. , 2. ], [-0.5, 6. ], [ 0. , 10. ], [ 1. , 18. ]]) """

对于StandardScaler和MinMaxScaler来说，空值NaN会被当做是**缺失值**，

*  在fit的时候忽略
 *  在transform的时候保持缺失NaN的状态显示

尽管去量纲化过程不是具体的算法，但在fit接口中，依然只允许导入至少二维数组，一维数组导入会报错。通常来说，我们输入的X会是我们的特征矩阵，现实案例中特征矩阵不太可能是一维所以不会存在这个问题。

### StandardScaler 和 MinMaxScaler 如何选择？ ###

**看情况**

*  大多数机器学习算法中，会选择StandardScaler进行特征缩放，因为MinMaxScaler对异常值非常敏感
 *  在PCA，聚类，逻辑回归，支持向量机，神经网络这些算法中，StandardScaler往往是最好的选择

MinMaxScaler在不涉及距离度量、梯度、协方差计算以及数据需要被压缩到特定区间时使用广泛，比如**数字图像处理中量化像素强度**时，都会使用MinMaxScaler将数据压缩于\[0,1\]区间之中。

建议先试试看StandardScaler，效果不好换MinMaxScaler。

除了StandardScaler和MinMaxScaler之外，sklearn中也提供了各种其他缩放处理（中心化只需要一个pandas广播一下减去某个数就好了，因此sklearn不提供任何中心化功能）

*  在希望压缩数据，却不影响数据的稀疏性时（不影响矩阵中取值为0的个数时），我们会使用MaxAbsScaler
 *  在异常值多，噪声非常大时，我们可能会选用分位数来无量纲化，此时使用RobustScaler
 *  更多详情请参考以下列表：

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MzczNDA5NQ_size_1_color_FFFFFF_t_70 1]

## 缺失值 ##

**机器学习和数据挖掘中所使用的数据，永远不可能是完美的**。很多特征，对于分析和建模来说意义非凡，但对于实际收集数据的人却不是如此，因此数据挖掘之中，常常会有重要的字段缺失值很多，但又不能舍弃字段的情况。因此，数据预处理中非常重要的一项就是**处理缺失值**。

--------------------

我们采用从泰坦尼克号提取出来的数据，这个数据有三个特征，如下：

*  Age 数值型
 *  Sex 字符型
 *  Embarked 字符型

import pandas as pd
    #index_col=0是因为原数据中第1列本就是索引
    data = pd.read_csv(r"..\datasets\Narrativedata.csv",index_col=0)
    data.head()

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MzczNDA5NQ_size_1_color_FFFFFF_t_70 2]

### 缺失值填补 impute.SimpleImputer ###

class sklearn.impute.SimpleImputer (
    	missing_values=nan, 
    	strategy='mean', 
    	fill_value=None, 
    	verbose=0,
    	copy=True
    	)

这个类是专门用来填补缺失值的。它包括四个重要参数：

*  **missing\_values**  
    告诉SimpleImputer，数据中的缺失值长什么样，默认空值np.nan
 *  **strategy**  
    我们填补缺失值的策略，默认均值  
    输入"mean"使用均值填补（仅对数值型特征可用）  
    输入"median"用中值填补（仅对数值型特征可用）  
    输入"most\_frequent"用众数填补（对数值型和字符型特征都可用）  
    输入"constant"表示请参考参数"fill\_value"中的值（对数值型和字符型特征都可用）
 *  **fill\_value**  
    当参数startegy为"constant"的时候可用，可输入字符串或数字表示要填充的值，常用0
 *  **copy**  
    默认为True，将创建特征矩阵的副本，反之则会将缺失值填补到原本的特征矩阵中去

import pandas as pd
    #index_col=0是因为原数据中第1列本就是索引
    data = pd.read_csv(r"..\datasets\Narrativedata.csv",index_col=0)
    data.head()

data.info()
    # 由运行结果可知Age和Embarked有缺失值
    """ <class 'pandas.core.frame.DataFrame'> Int64Index: 891 entries, 0 to 890 Data columns (total 4 columns): # Column Non-Null Count Dtype --- ------ -------------- ----- 0 Age 714 non-null float64 1 Sex 891 non-null object 2 Embarked 889 non-null object 3 Survived 891 non-null object dtypes: float64(1), object(3) memory usage: 34.8+ KB """

# 查看数据
    Age = data.loc[:,"Age"].values.reshape(-1,1) #sklearn当中特征矩阵必须是二维
    Age[:20]
    """ array([[22.], [38.], [26.], [35.], [35.], [nan], [54.], [ 2.], [27.], [14.]]) """

用各个值填补演示：

#填补年龄, 分别用均值、中位数、0填补
    from sklearn.impute import SimpleImputer
    imp_mean = SimpleImputer() #实例化,默认均值填补
    imp_median = SimpleImputer(strategy="median") #用中位数填补
    imp_0 = SimpleImputer(strategy="constant",fill_value=0) #用0填补
    
    #fit_transform一步完成调取结果
    imp_mean = imp_mean.fit_transform(Age) #均值填补
    imp_median = imp_median.fit_transform(Age) #中值填补
    imp_0 = imp_0.fit_transform(Age) # 使用0填补
    
    imp_mean[:20] # 查看用均值填补后的前20条数据
    
    imp_median[:10] # 查看用中值填补后的前20条数据
    
    imp_0[:10] # 查看用0填补后的前20条数据

在这里我们用中位数填补Age，用众数填补Embarked：

#在这里我们使用中位数填补Age
    data.loc[:,"Age"] = imp_median
    #data.info()
    
    #使用众数填补Embarked
    Embarked = data.loc[:,"Embarked"].values.reshape(-1,1)
    imp_mode = SimpleImputer(strategy = "most_frequent")
    data.loc[:,"Embarked"] = imp_mode.fit_transform(Embarked)
    
    data.info() #
    # 由结果可知填补已经完成了
    """ <class 'pandas.core.frame.DataFrame'> Int64Index: 891 entries, 0 to 890 Data columns (total 4 columns): # Column Non-Null Count Dtype --- ------ -------------- ----- 0 Age 891 non-null float64 1 Sex 891 non-null object 2 Embarked 891 non-null object 3 Survived 891 non-null object dtypes: float64(1), object(3) memory usage: 34.8+ KB """
    
    # data.head(20) #显示填补后的前20条数据

> 用Pandas和Numpy进行填补其实更加简单
> 
>     import pandas as pd
>     data = pd.read_csv(r"..\datasets\Narrativedata.csv",index_col=0)
>     data.head()
>     data.loc[:,"Age"] = data.loc[:,"Age"].fillna(data.loc[:,"Age"].median())
>     #.fillna 在DataFrame里面直接进行填补
>     data.dropna(axis=0,inplace=True)
>     #.dropna(axis=0)删除所有有缺失值的行，.dropna(axis=1)删除所有有缺失值的列
>     #参数inplace，为True表示在原数据集上进行修改，为False表示生成一个复制对象，不修改原数据，默认False

## 处理分类型特征：编码与哑变量 ##

在机器学习中，大多数算法等都只能够处理数值型数据，不能处理文字。在sklearn当中，除了专用来处理文字的算法，其他算法在fit的时候全部要求输入数组或矩阵，也不能够导入文字型数据（其实手写决策树和普斯贝叶斯可以处理文字，但是sklearn中规定必须导入数值型）

然而在现实中，许多标签和特征在数据收集完毕的时候，都不是以数字来表现的：

*  学历的取值可以是 \[“小学”，“初中”，“高中”，“大学”\]
 *  付费方式可能包含 \[“支付宝”，“现金”，“微信”\]
 *  …

在这种情况下，为了让数据适应算法和库，我们必须将数据进行**编码**，也就是要**将文字型数据转换为数值型**。

### preprocessing.LabelEncoder 标签专用，将分类转换为分类数值 ###

from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
    y = data.iloc[:,-1] #要输入的是标签，不是特征矩阵，所以允许一维

#进行编码
    le = LabelEncoder() #实例化
    le = le.fit(y) #导入数据
    label = le.transform(y)   #transform接口调取结果
    #label #查看获取的结果label
    #le.classes_ #属性.classes_查看标签中究竟有多少类别
    """ array(['No', 'Unknown', 'Yes'], dtype=object) """
    
    #le.fit_transform(y) #也可以直接fit_transform一步到位,但是不能查看属性classes_
    
    #le.inverse_transform(label) #使用inverse_transform可以逆转
    
    data.iloc[:,-1] = label #让标签等于我们运行出来的结果
    #data.head()

> 以上代码可以用1步完成：
> 
>     from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
>     data.iloc[:,-1] = LabelEncoder().fit_transform(data.iloc[:,-1])

### preprocessing.OrdinalEncoder 特征专用，将分类特征转换为分类数值 ###

from sklearn.preprocessing import OrdinalEncoder
    data_ = data.copy()
    #data_.head()
    
    #接口categories_对应LabelEncoder的接口classes_，一模一样的功能
    #OrdinalEncoder().fit(data_.iloc[:,1:-1]).categories_
    
    data_.iloc[:,1:-1] = OrdinalEncoder().fit_transform(data_.iloc[:,1:-1])
    #data_.head()

### preprocessing.OneHotEncoder 独热编码，创建哑变量 ###

我们刚才已经用OrdinalEncoder把分类变量Sex和Embarked都转换成数字对应的类别了。在舱门Embarked这一列中，我们使用 \[0,1,2\] 代表了三个不同的舱门，然而这种转换是正确的吗？

我们来思考三种不同性质的分类数据：

1.  舱门（S，C，Q）  
    三种取值S，C，Q是相互独立的，彼此之间完全没有联系，表达的是 S≠C≠Q 的概念。这是**名义变量**
2.  学历（小学，初中，高中）  
    三种取值不是完全独立的，我们可以明显看出，在性质上可以有高中>初中>小学这样的联系，学历有高低，但是学历取值之间却不是可以计算的，我们不能说小学 + 某个取值 = 初中。这是**有序变量**
3.  体重（>45kg，>90kg，>135kg）  
    各个取值之间有联系，且是可以互相计算的，比如135kg - 45kg = 90kg，分类之间可以通过数学计算互相转换。这是**有距变量**。

然而在对特征进行编码的时候，这三种分类数据都会被我们转换为 \[0,1,2\]，这三个数字在算法看来，是连续且可以计算的，这三个数字相互不等，有大小，并且有着可以相加相乘的联系。所以算法会把舱门，学历这样的分类特征，都误会成是体重这样的分类特征。我们把分类转换成数字的时候，忽略了数字中自带的数学性质，所以给算法传达了一些不准确的信息，这会影响我们的建模。

OrdinalEncoder可以用来处理**有序变量**，但对于**名义变量**，我们只有使用**哑变量**的方式来处理，才能够尽量向算法传达最准确的信息：  
![在这里插入图片描述][20210212222145271.png]  
这样的变化，让算法能够彻底领悟，原来三个取值是没有可计算性质的，是“有你就没有我”的不等概念。在我们的数据中，性别和舱门，都是这样的名义变量。因此我们需要使用独热编码，将两个特征都转换为哑变量。

#data.head()
    from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
    X = data.iloc[:,1:-1]
    enc = OneHotEncoder(categories='auto').fit(X)
    result = enc.transform(X).toarray()
    #result
    
    #依然可以直接一步到位,但为了给大家展示模型属性,所以还是写成了三步
    #OneHotEncoder(categories='auto').fit_transform(X).toarray()
    
    #依然可以还原
    #pd.DataFrame(enc.inverse_transform(result))
    #enc.get_feature_names()
    #result
    #result.shape
    
    #axis=1,表示跨行进行合并，也就是将量表左右相连，如果是axis=0，就是将量表上下相连
    newdata = pd.concat([data,pd.DataFrame(result)],axis=1)
    newdata.head()
    newdata.drop(["Sex","Embarked"],axis=1,inplace=True)
    newdata.columns = ["Age","Survived","Female","Male","Embarked_C","Embarked_Q","Embarked_S"]
    newdata.head()

### 总结 ###

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MzczNDA5NQ_size_16_color_FFFFFF_t_70]  
数据类型以及常用的统计量  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MzczNDA5NQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]

## 处理连续型特征：二值化与分段 ##

### sklearn.preprocessing.Binarizer 根据阈值将数据二值化 ###

根据阈值将数据二值化（将特征值设置为0或1），用于处理连续型变量。大于阈值的值映射为1，而小于或等于阈值的值映射为0。默认阈值为0时，特征中所有的正值都映射到1。二值化是对文本计数数据的常见操作，分析人员可以决定仅考虑某种现象的存在与否。它还可以用作考虑布尔随机变量的估计器的预处理步骤（例如，使用贝叶斯设置中的伯努利分布建模）。

#将年龄二值化
    data_2 = data.copy()
    #data_2
    
    from sklearn.preprocessing import Binarizer
    X = data_2.iloc[:,0].values.reshape(-1,1) #类为特征专用，所以不能使用一维数组
    
    transformer = Binarizer(threshold=30).fit_transform(X)
    #transformer

### preprocessing.KBinsDiscretize ###

这是将连续型变量划分为分类变量的类，能够将连续型变量排序后按顺序分箱后编码。

总共包含三个重要参数：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MzczNDA5NQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]

from sklearn.preprocessing import KBinsDiscretizer
    X = data.iloc[:,0].values.reshape(-1,1)
    
    est = KBinsDiscretizer(n_bins=3, encode='ordinal', strategy='uniform')
    est.fit_transform(X)
    
    #查看转换后分的箱：变成了一列中的三箱
    set(est.fit_transform(X).ravel())
    
    est = KBinsDiscretizer(n_bins=3, encode='onehot', strategy='uniform')
    #查看转换后分的箱：变成了哑变量
    est.fit_transform(X).toarray()

[sklearn_ _]: https://blog.csdn.net/weixin_43734095/article/details/113793087
[20210212152233797.png]: /images/20221024/c9d30fb07e6e4748a2edd1298d3b5a6b.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MzczNDA5NQ_size_1_color_FFFFFF_t_70]: /images/20221024/2b83338806434be6a3e1eb0ac4ce89e1.png
[20210212182309724.png]: /images/20221024/8a3865d391014834bf3bef381c964ff4.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MzczNDA5NQ_size_1_color_FFFFFF_t_70 1]: /images/20221024/ee96669968524832bcb3105b8d0e1be8.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MzczNDA5NQ_size_1_color_FFFFFF_t_70 2]: /images/20221024/0072dcf55a5446b69a8a9826ba65d5ff.png
[20210212222145271.png]: /images/20221024/0d8a14c36ad141bcb5d6690cbc8e6cec.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MzczNDA5NQ_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20221024/60bd8dafd09a48a0960f95b4adc43571.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MzczNDA5NQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]: /images/20221024/f2434986a1524887908e7c6e7123787b.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MzczNDA5NQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]: /images/20221024/86e074f6e42c4d00bd51e0981ed97d41.png