谁动了我的特征
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发布时间：2022-04-24 09:17
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时间：2022-06-18 11:16
1 为什么要记录特征转换行为？
使用机器学习算法和模型进行数据挖掘，有时难免事与愿违：我们依仗对业务的理解，对数据的分析，以及工作经验提出了一些特征，但是在模型训练完成后，某些特征可能“身微言轻”——我们认为相关性高的特征并不重要，这时我们便要反思这样的特征提出是否合理；某些特征甚至“南辕北辙”——我们认为正相关的特征结果变成了负相关，造成这种情况很有可能是抽样与整体不相符，模型过于复杂，导致了过拟合。然而，我们怎么判断先前的假设和最后的结果之间的差异呢？
线性模型通常有含有属性coef_，当系数值大于0时为正相关，当系数值小于0时为负相关；另外一些模型含有属性feature_importances_，顾名思义，表示特征的重要性。根据以上两个属性，便可以与先前假设中的特征的相关性（或重要性）进行对比了。但是，理想是丰满的，现实是骨感的。经过复杂的特征转换之后，特征矩阵X已不再是原来的样子：哑变量使特征变多了，特征选择使特征变少了，降维使特征映射到另一个维度中。
累觉不爱了吗？如果，我们能够将最后的特征与原特征对应起来，那么分析特征的系数和重要性又有了意义了。所以，在训练过程（或者转换过程）中，记录下所有特征转换行为是一个有意义的工作。可惜，sklearn暂时并没有提供这样的功能。在这篇博文中，我们尝试对一些常见的转换功能进行行为记录，读者可以在此基础进行进一步的拓展。
2 有哪些特征转换的方式？
《使用sklearn做单机特征工程》一文概括了若干常见的转换功能：
类名功能说明
StandardScaler数据预处理（无量纲化）标准化，基于特征矩阵的列，将特征值转换至服从标准正态分布
MinMaxScaler数据预处理（无量纲化）区间缩放，基于最大最小值，将特征值转换到[0, 1]区间上
Normalizer数据预处理（归一化）基于特征矩阵的行，将样本向量转换为“单位向量”
Binarizer数据预处理（二值化）基于给定阈值，将定量特征按阈值划分
OneHotEncoder数据预处理（哑编码）将定性数据编码为定量数据
Imputer数据预处理（缺失值计算）计算缺失值，缺失值可填充为均值等
PolynomialFeatures数据预处理（多项式数据转换）多项式数据转换
FunctionTransformer数据预处理（自定义单元数据转换）使用单变元的函数来转换数据
VarianceThreshold特征选择（Filter）方差选择法
SelectKBest特征选择（Filter）可选关联系数、卡方校验、最大信息系数作为得分计算的方法
RFE特征选择（Wrapper）递归地训练基模型，将权值系数较小的特征从特征集合中消除
SelectFromModel特征选择（Embedded）训练基模型，选择权值系数较高的特征
PCA降维（无监督）主成分分析法
LDA降维（有监督）线性判别分析法
按照特征数量是否发生变化，这些转换类可分为：
无变化：StandardScaler，MinMaxScaler，Normalizer，Binarizer，Imputer，FunctionTransformer*
有变化：OneHotEncoder，PolynomialFeatures，VarianceThreshold，SelectKBest，RFE，SelectFromModel，PCA，LDA
FunctionTransformer*：自定义的转换函数通常不会使特征数量发生变化
对于不造成特征数量变化的转换类，我们只需要保持特征不变即可。在此，我们主要研究那些有变化的转换类，其他转换类都默认为无变化。按照映射的形式，可将以上有变化的转换类可分为：
一对一：VarianceThreshold，SelectKBest，RFE，SelectFromModel
一对多：OneHotEncoder
多对多：PolynomialFeatures，PCA，LDA
原特征与新特征为一对一映射通常发生在特征选择时，若原特征被选择则直接变成新特征，否则抛弃。哑编码为典型的一对多映射，需要哑编码的原特征将会转换为多个新特征。多对多的映射中PolynomialFeatures并不要求每一个新特征都与原特征建立映射关系，例如阶为2的多项式转换，第一个新特征只由第一个原特征生成（平方）。降维的本质在于将原特征矩阵X映射到维度更低的空间中，使用的技术通常是矩阵乘法，所以它既要求每一个原特征映射到所有新特征，同时也要求每一个新特征被所有原特征映射。
3 特征转换的组合
在《使用sklearn优雅地进行数据挖掘》一文中，我们看到一个基本的数据挖掘场景：
特征转换行为通常是流水线型和并行型结合的。所以，我们考虑重新设计流水线处理类Pipeline和并行处理类FeatureUnion，使其能够根据不同的特征转换类，记录下转换行为“日志”。“日志”的表示形式也是重要的，由上图可知，集成后的特征转换过程呈现无环网状，故使用网络来描述“日志”是合适的。在网络中，节点表示特征，有向连线表示特征转换。
为此，我们新增两个类型Feature和Transfrom来构造网络结构，Feature类型表示网络中的节点，Transform表示网络中的有向边。python的networkx库可以很好地表述网络和操作网络，我这是要重新造轮子吗？其实并不是，现在考虑代表新特征的节点怎么命名的问题，显然，不能与网络中任意节点同名，否则会发生混淆。然而，由于sklearn的训练过程存在并行过程（线程），直接使用network来构造网络的话，将难以处理节点重复命名的问题。所以，我才新增两个新的类型来描述网络结构，这时网络中的节点名是可以重复的。最后，对这网络进行广度遍历，生成基于networkx库的网络，因为这个过程是串行的，故可以使用“当前节点数”作为新增节点的序号了。
