本次课程仍旧使用人口普查数据, 上次课中，当咱们对类别型变量编码的时分，就发现某些列中有？（问号），这是因为此数据会集，当某人在做问卷调查未回答某个问题时，该空缺用？填充（不同数据集用不同符号表明缺失）

因而咱们需要面对如何处理缺失值（missing values）的问题，最简略粗犷的办法是某一行假设包含缺失值就丢掉，但此种办法最大的问题是：假设模型部署后，新来的数据中有缺失值呢？或者缺失值很多呢，都删掉就会丢掉很多本能够用的数据

所以有必要把握sklearn中一些处理缺失值的办法，关于该主题假设想深化了解，需去核算学课程中寻找答案

缺失值处理（简易版）

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.size'] = 16
from sklearn.dummy import DummyClassifier
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split, cross_val_score, cross_validate, GridSearchCV, RandomizedSearchCV
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder, OrdinalEncoder
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.preprocessing import StandardScaler, MinMaxScaler
from sklearn.compose import ColumnTransformer
from sklearn import set_config, config_context

census = pd.read_csv('data/adult.csv')
# 上节课提到过能够删除 `education`列，
# 因为数据会集已经有一列顺序编码过的列 `education.num`.
census = census.drop(columns=["education"])
census_train, census_test = train_test_split(census, test_size=0.2, random_state=123)

# 把代表缺失值的问号，替换为Pandas中规范的 np.NaN
# 这儿好像有破坏了 golden rule的嫌疑，对test set进行了操作
# 但咱们能够这样了解： 假设原始csv格式的数据中，对缺失值的表明便是规范的，就不需要这一步了，所以说，这儿并不算破坏了 golden rule
# 个人了解这一步乃至能够提前到 train_test_split之前，只是为了让同学们养成好习惯，这儿放在了之后
df_train_nan = census_train.replace('?', np.NaN)
df_test_nan  = census_test.replace( '?', np.NaN)
df_train_nan.sort_index().head()

留意：这儿咱们处理的是特征列中的缺失值，而不是目标列income中的缺失值，因为咱们做的是监督学习，假设income中有缺失值，那这一行能够考虑删掉

X_train_nan = df_train_nan.drop(columns=['income'])
X_test_nan  = df_test_nan.drop(columns=['income'])
y_train = df_train_nan['income']
y_test = df_test_nan['income']

Imputation 插值

Imputation means inventing values for the missing data.
The strategies are different for numeric(mean, median…) vs. categorical.
In this dataset it turns out we only have missing values in the categorical features.

from sklearn.impute import SimpleImputer
imp = SimpleImputer(strategy='most_frequent')

This imputer is another transformer, like the other ones we’ve seen (CountVectorizer,OrdinalEncoder,OneHotEncoder).

numeric_features = ['age', 'fnlwgt', 'education.num', 'capital.gain',
                    'capital.loss', 'hours.per.week']
categorical_features = ['workclass', 'marital.status', 'occupation', 
                        'relationship', 'race', 'sex', 'native.country']
target_column = 'income'
imp.fit(X_train_nan[categorical_features]);
X_train_imp_cat = pd.DataFrame(imp.transform(X_train_nan[categorical_features]),
                           columns=categorical_features, index=X_train_nan.index)
X_test_imp_cat = pd.DataFrame(imp.transform(X_test_nan[categorical_features]),
                           columns=categorical_features, index=X_test_nan.index)
X_train_imp = X_train_nan.copy()
X_train_imp.update(X_train_imp_cat)
X_test_imp = X_test_nan.copy()
X_test_imp.update(X_test_imp_cat)
# 至此，一切的缺失值被 most_frequent 策略填充

另一种办法是，人为指定一个固定值刺进:

# or just leave in the "?" and have this be its own category for categorical variables.
SimpleImputer(strategy='constant', fill_value="?");

Pipeline

至此，咱们能够建立一个3阶段的Pipeline, 先回忆一下Pipeline的履行流程：


pipe = Pipeline([('imputation', SimpleImputer(strategy='most_frequent')),
                 ('ohe', OneHotEncoder(handle_unknown='ignore')),
                 ('lr', LogisticRegression(max_iter=1000))])
pd.DataFrame(cross_validate(pipe, X_train_nan[categorical_features], y_train))

Feature scaling

不同于插值，特征缩放只适用于数值特征

为何要特征缩放

此处以逻辑回归为例，只用数据会集的数值型列来训练模型:


lr = LogisticRegression(max_iter=1000)
pd.DataFrame(cross_validate(lr, X_train_imp[numeric_features], y_train, return_train_score=True))

lr.fit(X_train_imp[numeric_features], y_train);
pd.DataFrame(data=lr.coef_[0], index=numeric_features, columns=['Coefficient'])

能够发现 fnlwgt （final weight）的系数非常小

发问：fnlwgt为何很小呢？咱们来一起探究其原因：

X_train_nan.describe()

由核算成果可知，与其他几个数值型列相比，fnlwgt的平均值大约是200,000。咱们来回忆逻辑回归，最终会给每个特征训练一个系数，推导时一条数据的每个特征乘以对应的系数，然后相加求和，最后使用sigmoid函数转换到0-1区间，所以说 fnlwgt本身很大，对应的系数就倾向于很小, 否则这一项就将主导整个预测。

这有什么影响吗？咱们来做个试验，把 fnlwgt 的单位修正，使每个数字都更大，同样办法把capital.gain、capital.loss的单位从dollars修正为 thousands of dollars，使数值变小，随后再训练逻辑回归，看看效果：

X_train_mod = X_train_imp[numeric_features].copy()
X_train_mod["capital.gain"] /= 1000
X_train_mod["capital.loss"] /= 1000
X_train_mod["fnlwgt"] *= 1000
X_train_mod.head()

lr = LogisticRegression(max_iter=1000)
pd.DataFrame(cross_validate(lr, X_train_mod, y_train, return_train_score=True)).mean()
# 输出:
fit_time       0.061292
score_time     0.012938
test_score     0.760519
train_score    0.760519
dtype: float64

此刻会发现，整个模型的效果下降，连DummyClassifier都不如, 换句话说，此刻的逻辑回归啥效果都没起，连瞎猜都不如。这一现象会在课程 CPSC340中得到解答，其实这儿假设把逻辑回归的超参数C调大，也会减轻这一现象。

顺便一提，决策树就没有这个问题，因为它只考虑阈值，而不处理实际数字：

dt = DecisionTreeClassifier(random_state=1)
cross_val_score(dt, X_train_imp[numeric_features], y_train).mean() 
# 得分： 0.7707694308794502
# 在修正过单位的数据上使用
dt = DecisionTreeClassifier(random_state=1)
cross_val_score(dt, X_train_mod, y_train).mean()
# 得分一样： 0.7707694308794502

人们发现，这个问题会影响机器学习中的不少模型（原因需通过CPSC340学习了原理之后），所以仍是养成好习惯（几乎没有任何损伤），专门处理一下该问题比较好，常见的办法便是对特征值缩放，下面咱们详细讲两种缩放办法:

这一节咱们只讲详细用法，而不关心他们各自的优缺点。

特征缩放之 Standardization

from sklearn.preprocessing import StandardScaler, MinMaxScaler
scaler = StandardScaler()
scaler.fit(X_train_imp[numeric_features]);
scaler.transform(X_train_imp[numeric_features])
scaled_train_df = pd.DataFrame(scaler.transform(X_train_imp[numeric_features]),
                           columns=numeric_features, index=X_train_imp.index)
# 通过 standardization 之后                         
scaled_train_df.head()

# Let's check that it did what we expected:
scaled_train_df.mean(axis=0)
# 输出：
# These are basically all zero (10−16is zero to numerical precision)
age               3.634832e-16
fnlwgt           -4.961863e-17
education.num     1.371028e-15
capital.gain     -3.863724e-16
capital.loss      7.671122e-16
hours.per.week    9.381657e-16
dtype: float64
scaled_train_df.std(axis=0)
# 输出:
age               1.000019
fnlwgt            1.000019
education.num     1.000019
capital.gain      1.000019
capital.loss      1.000019
hours.per.week    1.000019
dtype: float64

让咱们继续上一节的试验，看看通过了standardization之后，模型效果是否提高, 先在原始数据检查：

# 1.  未修正的数据 Without scaling
lr = LogisticRegression(max_iter=1000)
pd.DataFrame(cross_validate(lr, X_train_imp[numeric_features], y_train, return_train_score=True)).mean()
# 成果:
fit_time       0.125385
score_time     0.012492
test_score     0.799217
train_score    0.799505
dtype: float64
# 2. 未修正的数据 With scaling
pipe = Pipeline([('scaling', StandardScaler()),
                 ('lr', LogisticRegression(max_iter=1000))])
pd.DataFrame(cross_validate(pipe, X_train_imp[numeric_features], y_train, return_train_score=True)).mean()
# 成果：
fit_time       0.061689
score_time     0.012663
test_score     0.814727
train_score    0.815024
dtype: float64
# 看得出，缩放之后的确有效果

再在修正过单位的数据上检查：

# 3. 修正过单位的数据 Without scaling
lr = LogisticRegression(max_iter=1000)
pd.DataFrame(cross_validate(lr, X_train_mod[numeric_features], y_train, return_train_score=True)).mean()
# 成果：
fit_time       0.061530
score_time     0.012299
test_score     0.760519
train_score    0.760519
dtype: float64
# 4. 修正过单位的数据 With scaling
pipe = Pipeline([('scaling', StandardScaler()),
                 ('lr', LogisticRegression(max_iter=1000))])
pd.DataFrame(cross_validate(pipe, X_train_mod[numeric_features], y_train, return_train_score=True)).mean()
# 成果：
fit_time       0.067296
score_time     0.013045
test_score     0.814727
train_score    0.815024
dtype: float64
# 缩放使得方差为1，所以咱们修正数据时 乘以/除以1000的影响没有了

特征缩放之 Normalization

将方才的比照换成 Normalization 缩放，很简略，只需将Pipeline中的 scaling组件替换:

# 未修正的数据 使用Normalization
pipe = Pipeline([('scaling', MinMaxScaler()),
                 ('lr', LogisticRegression(max_iter=1000))])
pd.DataFrame(cross_validate(pipe, X_train_imp[numeric_features], y_train, return_train_score=True)).mean()
# 成果：
fit_time       0.086178
score_time     0.012658
test_score     0.810427
train_score    0.810888
dtype: float64

详细看一下 MinMaxScaler 做了什么：

minmax = MinMaxScaler()
minmax.fit(X_train_imp[numeric_features])
normalized_train = minmax.transform(X_train_imp[numeric_features])
normalized_test = minmax.transform(X_test_imp[numeric_features])
normalized_train.min(axis=0)
# 成果：
array([0., 0., 0., 0., 0., 0.])
normalized_train.max(axis=0)
# 成果:
array([1., 1., 1., 1., 1., 1.])
# 因为每一列的最小、最大值是按照训练集核算得来的，所以在测试集上成果不一样
normalized_test.min(axis=0)
# 成果：
array([ 0.        , -0.00109735,  0.        ,  0.        ,  0.        ,
        0.        ])
normalized_test.max(axis=0)
# 成果：
array([1.        , 1.08768803, 1.        , 1.        , 0.84550046,
       1.        ])

本质上，每一列的最大最小值存储在 MinMaxScaler 的属性上：

minmax.data_min_
# 输出：
array([1.7000e+01, 1.3769e+04, 1.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00,
       1.0000e+00])
minmax.data_max_
# 输出：
array([9.00000e+01, 1.36612e+06, 1.60000e+01, 9.99990e+04, 4.35600e+03,
       9.90000e+01])

因为一向做有监督分类任务，目前为止咱们从没有对target列进行预处理，后续学到回归 (regression)的时分，会触及对target的预处理.

参阅

[1] github.com/UBC-CS/cpsc…

Lecture 07 (1): 缺失值处理、数值型特征的缩放

缺失值处理（简易版）

Imputation 插值

Pipeline

Feature scaling

为何要特征缩放

特征缩放之 Standardization

特征缩放之 Normalization

参阅

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Lecture 07 (1): 缺失值处理、数值型特征的缩放

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特征缩放之 Standardization

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