一文详解 Python 特征生成方法(手动、自动)

创造新的特征是一件十分困难的事情,需要丰富的专业知识和大量的时间。机器学习应用的本质基本上就是特征工程。——Andrew Ng

业内常说数据决定了模型效果上限,而机器学习算法是通过数据特征做出预测的,好的特征可以显著地提升模型效果。这意味着通过特征生成(即从数据设计加工出模型可用特征),是特征工程相当关键的一步。

本文从特征生成作用、特征生成的方法(人工设计、自动化特征生成)展开阐述并附上代码。喜欢记得收藏、关注、点赞。

1 特征生成的作用

一文详解 Python 特征生成方法(手动、自动)_第1张图片

特征生成是特征提取中的重要一步,作用在于:

  • 增加特征的表达能力,提升模型效果;(如体重除以身高就是表达健康情况的重要特征,而单纯看身高或体重,对健康情况表达就有限。)

  • 可以融入业务上的理解设计特征,增加模型的可解释性;

2 一键数据情况分析

本文示例的数据集是客户的资金变动情况,如下数据字典:

cust_no:客户编号;I1 :性别;I2:年龄 ;E1:开户日期;  
B6 :近期转账日期;C1 (后缀_fir表示上个月):存款;C2:存款产品数; 
X1:理财存款;X2:结构性存款;  label:资金情况上升下降情况。

一文详解 Python 特征生成方法(手动、自动)_第2张图片这里安利一个超实用Python库,可以一键数据分析(数据概况、缺失、相关性、异常值等等),方便结合数据分析报告做特征生成。

一文详解 Python 特征生成方法(手动、自动)_第3张图片

# 一键数据分析
import pandas_profiling

pandas_profiling.ProfileReport(df)

3 特征生成方法(手动)

特征生成方法可以分为两类:聚合方式、转换方式。一文详解 Python 特征生成方法(手动、自动)_第4张图片

3.1 聚合方式

聚合方式是指对存在一对多的字段,将其对应多条记录分组聚合后统计平均值、计数、最大值等数据特征。如以上述数据集,同一cust_no对应多条记录,通过对cust_no(客户编号)做分组聚合,统计C1字段个数、唯一数、平均值、中位数、标准差、总和、最大、最小值,最终得到按每个cust_no统计的C1平均值、最大值等特征。

# 以cust_no做聚合,C1字段统计个数、唯一数、平均值、中位数、标准差、总和、最大、最小值
df.groupby('cust_no').C1.agg(['count','nunique','mean','median','std','sum','max','min'])

一文详解 Python 特征生成方法(手动、自动)_第5张图片此外还可以pandas自定义聚合函数生成特征,比如加工聚合元素的平方和:

# 自定义分组聚合统计函数
def x2_sum(group):
    return sum(group**2)

df.groupby('cust_no').C1.apply(x2_sum)    

一文详解 Python 特征生成方法(手动、自动)_第6张图片

3.2 转换方式

转换方式是指对字段间做加减乘除等运算生成数据特征的过程,对不同字段类型有不同转换方式。

3.2.1 数值类型

  • 加减乘除 多个字段做运算生成新的特征,这通常需要结合业务层面的理解以及数据分布的情况,以生成较优的特征集。一文详解 Python 特征生成方法(手动、自动)_第7张图片
import numpy as np

# 前后两个月资金和
df['C1+C1_fir'] = df['C1']+df['C1_fir']
# 前后两个月资金差异
df['C1-C1_fir'] = df['C1']-df['C1_fir']
# 产品数*资金
df['C1*C2'] = df['C1']*df['C2']
# 前后两个月资金变化率
df['C1/C1_fir'] = df['C1']/df['C1_fir']  - 1
df.head()
  • 多个列统计 直接用聚合函数统计多列的方差、均值等一文详解 Python 特征生成方法(手动、自动)_第8张图片
import numpy as np

df['C1_sum'] = np.sum(df[['C1_fir','C1']], axis = 1)
df['C1_var'] = np.var(df[['C1_fir','C1']], axis = 1)
df['C1_max'] = np.max(df[['C1_fir','C1']], axis = 1)
df['C1_min'] = np.min(df[['C1_fir','C1']], axis = 1)
df['C1-C1_fir_abs'] = np.abs(df['C1-C1_fir'])
df.head()
  • 排名编码特征 按特征值对全体样本进行排序,以排序序号作为特征值。这种特征对异常点不敏感,也不容易导致特征值冲突。
# 排序特征

df['C1_rank'] = df['C1'].rank(ascending=0, method='dense')
df.head()

一文详解 Python 特征生成方法(手动、自动)_第9张图片

3.2.2 字符类型

  • 截取 当字符类型的值过多,通常可对字符类型变量做截取,以减少模型过拟合。如具体的家庭住址,可以截取字符串到城市级的粒度。

  • 字符长度 统计字符串长度。如转账场景中,转账留言的字数某些程度可以刻画这笔转账的类型。

  • 频次 通过统计字符出现频次。如欺诈场景中地址出现次数越多,越有可能是团伙欺诈。

# 字符特征
# 由于没有合适的例子,这边只是用代码实现逻辑,加工的字段并无含义。

#截取第一位字符串
df['I1_0'] = df['I1'].map(lambda x:str(x)[:1])
# 字符长度
df['I1_len'] = df['I1'].apply(lambda x:len(str(x)))

display(df.head())
# 字符串频次
df['I1'].value_counts()

3.2.3 日期类型

常用的有计算日期间隔、周几、几点等等。

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# 日期类型
df['E1_B6_interval'] = (df.E1.astype('datetime64[ns]') - df.B6.astype('datetime64[ns]')).map(lambda x:x.days)
df['E1_is_month_end'] = pd.to_datetime(df.E1).map(lambda x :x.is_month_end)
df['E1_dayofweek'] = df.E1.astype('datetime64[ns]').dt.dayofweek
df['B6_hour'] = df.B6.astype('datetime64[ns]').dt.hour
df.head()

4 特征生成方法(自动化)

传统的特征工程方法通过人工构建特征,这是一个繁琐、耗时且容易出错的过程。自动化特征工程是通过Fearturetools等工具,从一组相关数据表中自动生成有用的特征的过程。对比人工生成特征会更为高效,可重复性更高,能够更快地构建模型。

4.1 FeatureTools上手

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Featuretools是一个用于执行自动化特征工程的开源库,它有基本的3个概念:1)Feature Primitives(特征基元):生成特征的常用方法,分为聚合(agg_primitives)、转换(trans_primitives)的方式。可通过如下代码列出featuretools的特征加工方法及简介。

import featuretools as ft

ft.list_primitives()

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2)Entity(实体) 可以被看作类似Pandas DataFrame, 多个实体的集合称为Entityset。实体间可以根据关联键添加关联关系Relationship

# df1为原始的特征数据
df1 = df.drop('label',axis=1)

# df2为客户清单(cust_no唯一值)
df2 = df[['cust_no']].drop_duplicates()
df2.head()

# 定义数据集
es = ft.EntitySet(id='dfs')

# 增加一个df1数据框实体
es.entity_from_dataframe(entity_id='df1',         
             dataframe=df1,
             index='id',
             make_index=True)

# 增加一个df2数据实体
es.entity_from_dataframe(entity_id='df2',         
             dataframe=df2,
             index='cust_no')


# 添加实体间关系:通过 cust_no键关联 df_1 和 df 2实体
relation1 = ft.Relationship(es['df2']['cust_no'], es['df1']['cust_no'])
es = es.add_relationship(relation1)

3)dfs(深度特征合成) : 是从多个数据集创建新特征的过程,可以通过设置搜索的最大深度(max_depth)来控制所特征生成的复杂性

## 运行DFS特征衍生
features_matrix,feature_names = ft.dfs(entityset=es,
                                       target_entity='df2',
                                       relationships = [relation1],
                                       trans_primitives=['divide_numeric','multiply_numeric','subtract_numeric'],
                                       agg_primitives=['sum'],
                                       max_depth=2,n_jobs=1,verbose=-1)

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4.2 FeatureTools问题点

4.2.1 内存溢出问题 Fearturetools是通过工程层面暴力生成所有特征的过程,当数据量大的时候,容易造成内存溢出。解决这个问题除了升级服务器内存,减少njobs,还有一个常用的是通过只选择重要的特征进行暴力衍生特征。

4.2.2 特征维度爆炸 当原始特征数量多,或max_depth、特征基元的种类设定较大,Fearturetools生成的特征数量巨大,容易维度爆炸。

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