机器学习测试笔记（25）——数据表达（下）

2023-02-14 127

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简介： 机器学习测试笔记（25）——数据表达（下）

3数据升维我们

在数据升维中，统计建模方式分为交互性特征(Interaction Feature)和多项式特征(Polynomial Featur)。

3.1交互性特征(Interaction Feature)

array_1 = [0,1,2,3,4]
array_2 = [5,6,7,8,9]
array3 = np.hstack((array_1,array_2))
print("将数组2添加到数据1后面去得到:\n{}".format(array3))

输出

将数组2添加到数据1后面去得到:

[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]

可以发现，通过hstack，把两个数组合并为了一个数组。

#将原始数据和装箱数据进行堆叠
X_stack = np.hstack([X,X_in_bin])
print("X.shape:\n",X.shape)
print("X_in_bin.shape:\n",X_in_bin.shape)
print("X_stack.shape:\n",X_stack.shape)

输出

X.shape:
 (50, 1)
X_in_bin.shape:
 (50, 10)
X_stack.shape:
 (50, 11)

X_stack仍旧为50个数据，但是特征数为原始特征数1+装箱后特征数10=11。接下来我们将数据进行堆叠，用MLPRegressor进行拟合。

#将数据进行堆叠
        line_stack =np.hstack([line,onehot_line])
        mlpr_interact =MLPRegressor().fit(X_stack,y)
       plt.plot(line,mlpr_interact.predict(line_stack),label='MLP forinteraction')
        plt.ylim(-4,4)
for vline in bins:
               plt.plot([vline,vline],[-5,5],":",c='k')
        plt.legend(loc='lowerright')
       plt.plot(X,y,"o",c='g')
        plt.show()

我们发现，每一个箱子中的斜率加大了，但是由于刚才使用的是np.hstack([X,X_in_bin])进行堆叠，所以它们的斜率是一致的。现在我们使用np.hstack([X_in_bin,X*X_in_bin]) 进行堆叠。

#使用新的叠堆方式处理数据
X_multi = np.hstack([X_in_bin,X*X_in_bin])
print("X_multi.shape:\n",X_multi.shape)
print("X_multi[0]:\n",X_multi[0])

输出

X_multi.shape:
 (50, 20)
X_multi[0]:
 [0.         0.         0.         0.         0.         0.
 0.         0.         0.         1.        0.         0.
 0.         0.         0.         0.         0.         0.
 0.        4.84191851]

我们可以看见，它包含了原始数据4.84191851和OneHotEncoder独热编码后的哑变量1。接下来我们用这种堆叠进行拟合。

mlpr_multi = MLPRegressor().fit(X_multi,y)
line_multi =np.hstack([onehot_line,line*onehot_line])
plt.plot(line,mlpr_multi.predict(line_multi),label='MLP for Regressor')
plt.ylim(-4,4)
for vline in bins:
       plt.plot([vline,vline],[-5,5],":",c='k')
plt.legend(loc='lowerright')
plt.plot(X,y,"o",c='g')
plt.show()

这样，每一个箱子中的斜率不为0，且每个箱子中的斜率也不一样。大家可以发现经过这样处理后原先MLP简单的线性拟合直线被分割成了10段直线，且每段直线的斜率不同，这样就可以把一个简单的模型复杂化。大家都知道，线性模型在高维数据中表现良好，而在低维数据中就变现不佳，通过数据升维可以让线性模型更好处理低维数据。

3.2多项式特征(Polynomial Featur)

ax⁴+bx³+cx²+dx+e是一个典型的多项式。

 rnd = np.random.RandomState(56)
  x =rnd.uniform(-5,5,size=50)
  X = x.reshape(-1,1)
  y_no_noise = (np.cos(6*x)+x)
  y = (y_no_noise +rnd.normal(size=len(x)))/2
  poly = PolynomialFeatures(degree=20,include_bias=False)
  X_poly = poly.fit_transform(X)
print(X_poly.shape)
print("原始数据第一个样本：\n {} ".format(X[0]))
print("多项式处理后第一个样本：\n{}".format(X_poly[0]))
print("PolynomialFeatures对原始数据的处理：\n{}".format(poly.get_feature_names()))

输出：

(50, 20)
原始数据第一个样本：
[4.84191851]
多项式处理后第一个样本：
[4.84191851e+00 2.34441748e+01 1.13514784e+02 5.49629333e+02
2.66126044e+03 1.28856062e+046.23910549e+04 3.02092403e+05
1.46270680e+06 7.08230711e+063.42919539e+07 1.66038846e+08
8.03946561e+08 3.89264373e+091.88478637e+10 9.12598202e+10
4.41872612e+11 2.13951118e+121.03593388e+13 5.01590740e+13]
PolynomialFeatures对原始数据的处理：
['x0','x0^2', 'x0^3', 'x0^4', 'x0^5', 'x0^6', 'x0^7', 'x0^8', 'x0^9', 'x0^10','x0^11', 'x0^12', 'x0^13', 'x0^14', 'x0^15', 'x0^16', 'x0^17', 'x0^18','x0^19', 'x0^20']

在这里:

4.84191851e+00 =4.84191851e+001

2.34441748e+01 =4.84191851e+002

1.13514784e+02 =4.84191851e+003

5.49629333e+02 =4.84191851e+004

…

5.01590740e+13 =4.84191851e+0020

我们用多项式处理后的数据用LinearRegression进行拟合后图形化显示。

line = np.linspace(-5,5,1000,endpoint=False).reshape(-1,1)
LNR_poly = LinearRegression().fit(X_poly,y)
line_poly =poly.transform(line)
plt.plot(line,LNR_poly.predict(line_poly),label='Line Regressor')
plt.xlim(np.min(X)-0.5,np.max(X)+0.5)
plt.ylim(np.min(y)-0.5,np.max(y)+0.5)
plt.plot(X,y,"o",c='g')
plt.legend(loc='lowerright')
plt.show()