大数据特征提取方法,数据挖掘 特征提取
工程数据提取：
机器学习(Machine Learning，ML)是一门交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂性理论等诸多学科。本文研究的是专门的计算机如何模拟或实现人类的学习行为，从而获得新的知识或技能，并重组已有的知识结构，以不断提高自身的性能。它是人工智能的核心，是让计算机智能化的根本途径。它广泛应用于人工智能的各个领域，主要是用归纳和综合来代替演绎。(本文为个人笔记，部分内容引用)
业内广为流传一句话：数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限。特征工程到底是什么？甜萝莉，其本质是一种工程活动，目的是最大限度地从原始数据中提取特征，供算法和模型使用。说白了，特征工程就是把自己收集的数据转化成算法要求的数据形式。下图就是一个例子。
工程是将原始数据转化为更好地代表预测模型潜在问题的特征，从而提高未知数据的模型精度的过程。
接下来，介绍几种常见的特征提取。
字典特征提取(使用sklearn)
字典数据提取：字典中的某些类别的数据被分别转换成特征，因为原始数据中的某些数据是以文本或字符串的形式存在的。此时计算机无法识别这类数据，所以需要从这些数据中提取特征。对于原本是数值型的数据，比如温度，直接保留，对于分类数据，先转换成字典数据。sklearn使用一键编码进行处理。
以下是一键编码的示例：
原版词典
{城市：北京，温度：100}、{城市：上海，温度：20}、{城市：杭州、温度:90}}
一键编码词典：
{ 城市=北京:1.0，温度:100.0}，{ 城市=上海:1.0，温度:20.0}，{ 城市=杭州:1.0，温度:90.0}}
sklearn处理转换的数组。
:可以很清楚的看到，city使用的是类别，所以先把city=city name转换成特征名(一个类别对应一个特征名)，然后如果1表示符合特征，0表示不符合。
下面是sklearn写的简单字典数据提取的代码：
词典特征提取
功能：特征值字典数据。
class:sk learn . feature _ extraction . dict vector
字典矢量器(稀疏=真，…)
DictVectorizer.fit_transform(X)
x:字典或包含字典的迭代器
返回值：返回稀疏矩阵
dict vectorizer . inverse _ transform(X)
x:数组或稀疏矩阵
返回值：转换前的数据格式
dict vectorizer . get _ feature _ names()
返回类别名称
DictVectorizer.transform(X)
按原标准转换
流动
1:实例化DictVectorizer类
2.调用fit_transform方法输入数据并转换返回格式。
从sklearn.feature_extraction导入字典矢量器
Def dictvec(): 字典数据提取 # instantiation dict=dict vectorzer(spare=false)data=dict . fit _ transform([{ city : Beijing ， temperature:100}，{ city : Shanghai )Temperature :80 }，{city: Guangzhou ， Temperature :70 })#返回类别名称=dict . get _ feature _ names()print(name)print(data)if _ _ name _= _ main _
文本特征提取
功能：特征值文本数据。
class:sk learn . feature _ extraction . text . count vectorer
Countorizer (max _ df=1.0，min _ df=1，…)返回词频矩阵。
计数矢量器。fit _ transform (x，y) x:文本或包含文本字符串的迭代对象。返回值：返回稀疏矩阵计数矢量器。Inverse _ transform (x) x:数组数组或稀疏矩阵。返回值：转换前的数据格式。
Countorizer.get _ feature _ names()返回值：单词列表实例测试：
从sk学习。特征提取。文本导入计数矢量定义计数矢量(): 对文本进行特征化：返回：无 #实例化cv=计数矢量器()数据=cv。fit _ transform([生命短暂，我喜欢python ，生命太长，我不喜欢python ])打印(简历。get _ feature _ names())打印(数据。to array())if _ _ name _ _= _ _ main _ _ :count vec()运行结果：
[不喜欢,是,生活,喜欢,长， python ，短,太][[0 2 1 1 0 1 1 0 1 0][1 1 1 0 1 0 1]这里的0,1代表的是统计该特征属性在这句话中出现的次数
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