Масштабування ознак, стійке до викидів

Виявлення аномалій у Python

Bekhruz (Bex) Tuychiev

Kaggle Master, Data Science Content Creator

Евклідова відстань

A = np.array([9, 1, 6])
B = np.array([25, 44, 85])


diffs = (B - A) ** 2

dist_AB = np.sqrt(np.sum(diffs))

print(dist_AB)

91.35644476444998

Формула для обчислення евклідової відстані та її візуалізація.

Евклідова у SciPy

from scipy.spatial.distance import \
euclidean

dist_AB = euclidean(A, B)
dist_AB

91.35644476444998

Формула для обчислення евклідової відстані та її візуалізація.

Стандартизація

Віднімають середнє та ділять на STD
Результат: середнє 0 і STD 1

StandardScaler

from sklearn.preprocessing import StandardScaler

ss = StandardScaler()


# Extract feature and target
X = males.drop("weightkg", axis=1) 
y = males[['weightkg']]


# Fit
ss.fit(X)

Перетворення

X_transformed = ss.transform(X)

X_transformed[:5]

array([[-1.05174523],
       [-0.29289108],
       [ 1.3446363 ],
       [-1.21654894],
       [0.056451235]])

fit_transform

ss = StandardScaler()

X_transformed = ss.fit_transform(X)

QuantileTransformer

from sklearn.preprocessing import QuantileTransformer


# Init
qt = QuantileTransformer()
X = males.drop("weightkg", axis=1) 
y = males[['weightkg']]


X_transformed = qt.fit_transform(X)

X_transformed.shape

(4082, 94)

Збереження назв стовпців

qt = QuantileTransformer()

X.loc[:, :] = qt.fit_transform(X)

X.head()

Перші п'ять рядків перетвореної версії набору вимірювань тіла Ansur Males.

Рівномірна гістограма

plt.hist(X['footlength'], color='red')

plt.xlabel("Foot length")
plt.title("Histogram of foot lengths")

plt.show()

Гістограма стовпця footlength з рівномірним розподілом

Нормальна гістограма

qt = QuantileTransformer(
  output_distribution='normal')

# Rebuild the overridden feature array
X = males.drop("weightkg", axis=1)
X.loc[:, :] = qt.fit_transform(X)

plt.hist(X['footlength'], color='r')
plt.xlabel("Foot length")
plt.title("Histogram of foot lengths")

plt.show()

Гістограма стовпця footlength з наближеним до нормального розподілом

Давайте потренуємось!

Виявлення аномалій у Python