資料前處理

使用 scikit-learn 進行監督式學習

George Boorman

Core Curriculum Manager, DataCamp

scikit-learn 的需求

  • 數值型資料
  • 無遺漏值

 

  • 真實世界資料：
    • 幾乎不會如此
    • 通常需要先前處理資料
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處理類別型特徵

  • 預設下，scikit-learn 不接受類別型特徵

  • 需要將類別特徵轉成數值

  • 轉為稱為虛擬變數的二元特徵

    • 0：該觀測不是該類別

    • 1：該觀測是該類別

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虛擬變數（dummy variables）

十一種曲風清單，包括 Electronic、Hip-Hop、Rock

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虛擬變數（dummy variables）

含曲風欄與 0/1 值的格狀表，1 代表歌曲屬於該曲風，0 代表不屬於

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虛擬變數（dummy variables）

不含 Rock 欄位的 0/1 格狀表

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在 Python 中處理類別特徵

  • scikit-learn：OneHotEncoder()

  • pandas：get_dummies()

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音樂資料集

  • popularity：目標變數
  • genre：類別特徵
print(music.info())

     popularity    acousticness    danceability    ...    tempo         valence    genre
0    41.0          0.6440          0.823           ...    102.619000    0.649      Jazz
1    62.0          0.0855          0.686           ...    173.915000    0.636      Rap
2    42.0          0.2390          0.669           ...    145.061000    0.494      Electronic
3    64.0          0.0125          0.522           ...    120.406497    0.595      Rock
4    60.0          0.1210          0.780           ...    96.056000     0.312      Rap
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含類別特徵的 EDA

各曲風的 popularity 盒鬚圖

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編碼虛擬變數

import pandas as pd

music_df = pd.read_csv('music.csv')

music_dummies = pd.get_dummies(music_df["genre"], drop_first=True)

print(music_dummies.head())

     Anime    Blues    Classical    Country    Electronic    Hip-Hop    Jazz    Rap    Rock
0    0        0        0            0          0             0          1       0      0
1    0        0        0            0          0             0          0       1      0
2    0        0        0            0          1             0          0       0      0
3    0        0        0            0          0             0          0       0      1
4    0        0        0            0          0             0          0       1      0

music_dummies = pd.concat([music_df, music_dummies], axis=1)

music_dummies = music_dummies.drop("genre", axis=1)
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編碼虛擬變數

music_dummies = pd.get_dummies(music_df, drop_first=True)

print(music_dummies.columns)

Index(['popularity', 'acousticness', 'danceability', 'duration_ms', 'energy',
       'instrumentalness', 'liveness', 'loudness', 'speechiness', 'tempo',
       'valence', 'genre_Anime', 'genre_Blues', 'genre_Classical',
       'genre_Country', 'genre_Electronic', 'genre_Hip-Hop', 'genre_Jazz',
       'genre_Rap', 'genre_Rock'],
      dtype='object')
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含虛擬變數的線性迴歸

from sklearn.model_selection import cross_val_score, KFold
from sklearn.linear_model import LinearRegression
X = music_dummies.drop("popularity", axis=1).values
y = music_dummies["popularity"].values
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, 
                                                    random_state=42)

kf = KFold(n_splits=5, shuffle=True, random_state=42)

linreg = LinearRegression()

linreg_cv = cross_val_score(linreg, X_train, y_train, cv=kf,
                            scoring="neg_mean_squared_error")

print(np.sqrt(-linreg_cv))

[8.15792932, 8.63117538, 7.52275279, 8.6205778, 7.91329988]
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一起來練習吧！

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