1.?二值化处理?Binarizer

这个就是根据阈值将数值型转变为二进制型，阈值可以进行设定，另外只能对数值型数据进行处理，且传入的参数必须为2D数组，也就是不能是Series这种类型，shape为(m,n)而不是(n,)类型的数组，下面看下例子:

from sklearn.datasets import load_iris
import pandas as pd X,y = load_iris(return_X_y=True) df_X = pd.DataFrame(X,columns=list("ABCD")) from sklearn.preprocessing import Binarizer df_X["A"].describe() bn = Binarizer(threshold=5.843333) df_X["A"] = bn.transform(df_X["A"].values.reshape(-1,1))

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2.特征多项式交互?PolynomialFeatures

捕获特征之间的相关性,?使用sklearn.preprocessing.PolynomialFeatures来进行特征的构造。

它是使用多项式的方法来进行的，如果有a，b两个特征，那么它的2次多项式为（1,a,b,a^2,ab,b^2），这个多项式的形式是使用poly的效果。

• PolynomialFeatures有三个参数
• degree：控制多项式的度
• interaction_only： 默认为False，如果指定为True，那么就不会有特征自己和自己结合的项，上面的二次项中没有a^2和b^2。

from sklearn.datasets import load_iris
import pandas as pd X,columns=list("ABCD")) from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures pnf = PolynomialFeatures(degree=2,interaction_only=True) temp = pnf.fit_transform(df_X[["A","B"]].values) for i,column in enumerate(list("EFGH")): df_X[column] = temp[:,i]

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3.数据分布倾斜的处理

log变化：log变化倾向于拉高那些落在较低的幅度范围内自变量的取值，压缩那些落在较高的幅度范围内自变量的取值，log变化能够稳定数据的方差，使数据的分布接近于正太分布并使得数据与分布的均值无关。Box_Cox变换也有相似的效果，出现负数，使用常数进行偏移。

from sklearn.datasets import load_iris
import pandas as pd import numpy as np X,columns=list("ABCD")) df_X["A"].hist(bins=10) df_X["log_A"] = np.log10(df_X["A"]) df_X["log_A"].hist(bins=10)

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参考文献：

【1】连续数值变量的一些特征工程方法：二值化、多项式、数据倾斜处理

【2】使用sklearn进行数据预处理之Binarizer,LabelEncoder,LabelBinarizer,OneHotEncoder

【3】sklearn中Polynomialfeatures的用法最直观说明