请详细地告诉我特征衍生的方法,每种方法最好结合代码说明
时间: 2023-04-05 19:01:40 浏览: 67
特征衍生的方法有很多种,以下是其中几种常用的方法:
1. 多项式特征衍生:将原始特征进行多项式扩展,例如将一个特征 x 扩展为 x^2, x^3 等,可以使用 sklearn 库中的 PolynomialFeatures 类来实现。
2. 对数变换:对原始特征进行对数变换,可以将数据的分布变得更加均匀,例如将一个特征 x 进行对数变换,可以使用 numpy 库中的 log 函数来实现。
3. 指数变换:对原始特征进行指数变换,可以将数据的分布变得更加集中,例如将一个特征 x 进行指数变换,可以使用 numpy 库中的 exp 函数来实现。
4. 特征组合:将多个特征进行组合,例如将两个特征 x1 和 x2 组合为 x1*x2,可以使用 numpy 库中的 multiply 函数来实现。
5. 特征选择:选择对目标变量有影响的特征进行衍生,例如使用相关性分析、卡方检验等方法选择特征,可以使用 sklearn 库中的 SelectKBest 类来实现。
代码示例:
1. 多项式特征衍生
```python
from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures
import numpy as np
# 原始特征
x = np.array([[1, 2], [3, 4]])
# 多项式特征衍生
poly = PolynomialFeatures(degree=2)
x_poly = poly.fit_transform(x)
print(x_poly)
```
输出结果:
```
[[ 1. 1. 2. 1. 2. 4.]
[ 1. 3. 4. 9. 12. 16.]]
```
2. 对数变换
```python
import numpy as np
# 原始特征
x = np.array([1, 2, 3, 4])
# 对数变换
x_log = np.log(x)
print(x_log)
```
输出结果:
```
[0. 0.69314718 1.09861229 1.38629436]
```
3. 指数变换
```python
import numpy as np
# 原始特征
x = np.array([1, 2, 3, 4])
# 指数变换
x_exp = np.exp(x)
print(x_exp)
```
输出结果:
```
[ 2.71828183 7.3890561 20.08553692 54.59815003]
```
4. 特征组合
```python
import numpy as np
# 原始特征
x1 = np.array([1, 2, 3, 4])
x2 = np.array([5, 6, 7, 8])
# 特征组合
x_comb = np.multiply(x1, x2)
print(x_comb)
```
输出结果:
```
[ 5 12 21 32]
```
5. 特征选择
```python
from sklearn.feature_selection import SelectKBest, chi2
import numpy as np
# 原始特征和目标变量
x = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8]])
y = np.array([0, 1, 0, 1])
# 特征选择
selector = SelectKBest(chi2, k=1)
x_new = selector.fit_transform(x, y)
print(x_new)
```
输出结果:
```
[[2]
[4]
[6]
[8]]
```