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Hello，大家好我叫 是Dream呀 ，一个有趣的Python博主，多多关照
作者简介： Python领域优质创作者 CSDN年度博客之星 阿里云专家博主 华为云享专家 51CTO专家博主
入门须知：这片乐园从不缺乏天才，努力才是你的最终入场券！最后，愿我们都能在看不到的地方闪闪发光，一起加油进步
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前言：
:heart: 本文选自： 【 零基础学Python 】本课程是针对Python入门&进阶打造的一全套课程，在这里，我将会一 一更新Python基础语法、Python爬虫、Web开发、 Django框架、Flask框架以及人工智能相关知识，帮助你成为Python大神，如果你喜欢的话就抓紧收藏订阅起来吧~
一、降维
降维是指在某些限定条件下，降低随机变量(特征)个数，得到一组“不相关”主变量的过程
ndarray
– 维数：嵌套的层数
– 0维 标量
– 1维 向量
– 2维 矩阵
– 3维
– n维
二维数组
此处的降维：
降低特征的个数
效果：
特征与特征之间不相关
降低随机变量的个数：
相关特征(correlated feature)
相对湿度与降雨量之间的相关
等等
正是因为在进行训练的时候，我们都是使用特征进行学习。如果特征本身存在问题或者特征之间相关性较强，对于算法学习预测会影响较大
二、降维的两种方式
特征选择
主成分分析（可以理解一种特征提取的方式）
三、什幺是特征选择
数据中包含 冗余或无关变量 （或称特征、属性、指标等），旨在 从原有特征中找出主要特征 。
1.Filter(过滤式)：主要探究特征本身特点、特征与特征和目标值之间关联
方差选择法：低方差特征过滤
相关系数：特征与特征之间的相关程度
取值范围：–1≤ r ≤+1
皮尔逊相关系数
特征与特征之间相关性很高：
1）选取其中一个
2）加权求和
3）主成分分析
2.Embedded (嵌入式)：算法自动选择特征（特征与目标值之间的关联）
决策树:信息熵、信息增益
正则化：L1、L2
深度学习：卷积等
对于Embedded方式，只能在讲解算法的时候在进行介绍，更好的去理解
sklearn.feature_selection
4.过滤式
4.1 低方差特征过滤
删除低方差的一些特征，前面讲过方差的意义。再结合方差的大小来考虑这个方式的角度。
特征方差小：某个特征大多样本的值比较相近
特征方差大：某个特征很多样本的值都有差别
4.1.1 API
sklearn.feature_selection.VarianceThreshold(threshold = 0.0)
删除所有低方差特征
Variance.fit_transform(X)
X:numpy array格式的数据[n_samples,n_features]
返回值：训练集差异低于threshold的特征将被删除。默认值是保留所有非零方差特征，即删除所有样本中具有相同值的特征。
4.1.2 数据计算
我们对 某些股票的指标特征之间 进行一个筛选，数据在”factor_regression_data/factor_returns.csv”文件当中,除去’index,‘date’,’return’列不考虑 （这些类型不匹配，也不是所需要指标）
一共这些特征：
pe_ratio,pb_ratio,market_cap,return_on_asset_net_profit,du_return_on_equity,ev,earnings_per_share,revenue,total_expense
index,pe_ratio,pb_ratio,market_cap,return_on_asset_net_profit,du_return_on_equity,ev,earnings_per_share,revenue,total_expense,date,return 0,000001.XSHE,5.9572,1.1818,85252550922.0,0.8008,14.9403,1211444855670.0,2.01,20701401000.0,10882540000.0,2012-01-31,0.027657228229937388 1,000002.XSHE,7.0289,1.588,84113358168.0,1.6463,7.8656,300252061695.0,0.326,29308369223.2,23783476901.2,2012-01-31,0.08235182370820669 2,000008.XSHE,-262.7461,7.0003,517045520.0,-0.5678,-0.5943,770517752.56,-0.006,11679829.03,12030080.04,2012-01-31,0.09978900335112327 3,000060.XSHE,16.476,3.7146,19680455995.0,5.6036,14.617,28009159184.6,0.35,9189386877.65,7935542726.05,2012-01-31,0.12159482758620697 4,000069.XSHE,12.5878,2.5616,41727214853.0,2.8729,10.9097,81247380359.0,0.271,8951453490.28,7091397989.13,2012-01-31,-0.0026808154146886697
分析
1、初始化VarianceThreshold,指定阀值方差
2、调用fit_transform
def variance_demo():
"""
过滤低方差特征
:return:
"""
# 1、获取数据
data = pd.read_csv("factor_returns.csv")
data = data.iloc[:, 1:-2]
print("data:
", data)
# 2、实例化一个转换器类
transfer = VarianceThreshold(threshold=10) # 阈值
# 3、调用fit_transform
data_new = transfer.fit_transform(data)
print("data_new:
", data_new, data_new.shape)
# 计算某两个变量之间的相关系数
r1 = pearsonr(data["pe_ratio"], data["pb_ratio"])
print("相关系数：
", r1)
r2 = pearsonr(data['revenue'], data['total_expense'])
print("revenue与total_expense之间的相关性：
", r2)
return None
4.2 相关系数
皮尔逊相关系数(Pearson Correlation Coefficient)
反映变量之间相关关系密切程度的统计指标
4.2.1 公式计算案例
公式：
比如说我们计算年广告费投入与月均销售额：
那幺之间的相关系数怎幺计算
最终计算：
所以我们最终得出结论是广告投入费与月平均销售额之间有高度的正相关关系。
4.2.2 特点
相关系数的值介于–1与+1之间，即–1≤ r ≤+1。其性质如下：
当r>0时，表示两变量正相关，r<0时，两变量为负相关
当|r|=1时，表示两变量为完全相关，当r=0时，表示两变量间无相关关系
当0<|r|<1时，表示两变量存在一定程度的相关。且|r|越接近1，两变量间线性关系越密切；|r|越接近于0，表示两变量的线性相关越弱
一般可按三级划分：|r|<0.4为低度相关；0.4≤|r|<0.7为显着性相关；0.7≤|r|<1为高度线性相关
这个符号：|r|为r的绝对值， |-5| = 5
4.2.3 API
from scipy.stats import pearsonr
x : (N,) array_like
y : (N,) array_like Returns: (Pearson’s correlation coefficient, p-value)
4.2.4 案例：股票的财务指标相关性计算
我们刚才的股票的这些指标进行相关性计算， 假设我们以：
factor = ['pe_ratio','pb_ratio','market_cap','return_on_asset_net_profit','du_return_on_equity','ev','earnings_per_share','revenue','total_expense']
这些特征当中的两两进行计算，得出相关性高的一些特征
分析： 两两特征之间进行相关性计算
import pandas as pd
from scipy.stats import pearsonr
def pearsonr_demo():
"""
相关系数计算
:return: None
"""
data = pd.read_csv("factor_returns.csv")
factor = ['pe_ratio', 'pb_ratio', 'market_cap', 'return_on_asset_net_profit', 'du_return_on_equity', 'ev',
'earnings_per_share', 'revenue', 'total_expense']
for i in range(len(factor)):
for j in range(i, len(factor) - 1):
print(
"指标%s与指标%s之间的相关性大小为%f" % (factor[i], factor[j + 1], pearsonr(data[factor[i]], data[factor[j + 1]])[0]))
return None
返回结果：
我们也可以通过画图来观察结果：
import matplotlib.pyplot as plt plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=100) plt.scatter(data['revenue'], data['total_expense']) plt.show()
这两对指标之间的相关性较大，可以做之后的处理，比如合成这两个指标。
四、什幺是主成分分析(PCA)
定义：高维数据转化为低维数据的过程，在此过程中可能会舍弃原有数据、创造新的变量
作用：是数据维数压缩，尽可能降低原数据的维数（复杂度），损失少量信息。
应用：回归分析或者聚类分析当中
对于信息一词，在决策树中会进行介绍
那幺更好的理解这个过程呢？我们来看一张图
1.计算案例理解
假设对于给定5个点，数据如下
(-1,-2) (-1, 0) ( 0, 0) ( 2, 1) ( 0, 1)
要求：将这个二维的数据简化成一维？ 并且损失少量的信息
这个过程如何计算的呢？找到一个合适的直线，通过一个矩阵运算得出主成分分析的结果
sklearn.decomposition.PCA(n_components=None)
将数据分解为较低维数空间
n_components:
小数：表示保留百分之多少的信息
整数：减少到多少特征
PCA.fit_transform(X) X:numpy array格式的数据[n_samples,n_features]
返回值：转换后指定维度的array
3.数据计算
先拿个简单的数据计算一下
[[2,8,4,5], [6,3,0,8], [5,4,9,1]]
from sklearn.decomposition import PCA
def pca_demo():
"""
对数据进行PCA降维
:return: None
"""
data = [[2,8,4,5], [6,3,0,8], [5,4,9,1]]
# 1、实例化PCA, 小数——保留多少信息
transfer = PCA(n_components=0.9)
# 2、调用fit_transform
data1 = transfer.fit_transform(data)
print("保留90%的信息，降维结果为：
", data1)
# 1、实例化PCA, 整数——指定降维到的维数
transfer2 = PCA(n_components=3)
# 2、调用fit_transform
data2 = transfer2.fit_transform(data)
print("降维到3维的结果：
", data2)
return None
返回结果：
保留90%的信息，降维结果为： [[ -3.13587302e-16 3.82970843e+00] [ -5.74456265e+00 -1.91485422e+00] [ 5.74456265e+00 -1.91485422e+00]] 降维到3维的结果： [[ -3.13587302e-16 3.82970843e+00 4.59544715e-16] [ -5.74456265e+00 -1.91485422e+00 4.59544715e-16] [ 5.74456265e+00 -1.91485422e+00 4.59544715e-16]]
五、总结
1、数据集的结构是什幺?
答案: 特征值+ 目标值
2、机器学习算法分成哪些类别? 如何分类
答案: 根据是否有目标值分为 监督学习和非监督学习监督学习
根据目标值的数据类型:目标值为离散值就是分类问题
目标值为连续值就是回归问题
3、什幺是标准化? 和归一化相比有什幺优点?
答案: 标准化是通过对原始数据进行变换把数据变换到均值为0,方差为1范围内
优点: 少量异常点, 不影响平均值和方差, 对转换影响小
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