新智元AI WORLD 2018世界人工智能峰會
Scikit-Learn的0.20版本，將會是進行近年來最重磅的升級。
對於許多數據科學家來說，一個典型的工作流程是在Scikit-Learn進行機器學習之前，用Pandas進行探索性的數據分析。新版本的Scikit-Learn將會讓這個過程變得更加簡單、功能更加豐富、更魯棒以及更加標準化。
注：本文中的0.20版本的是指預覽版，最終版本目前還沒有發佈。
升級到0.20版本
幾日前，官方剛剛發佈這個0.20的預覽版。用戶可以通過conda命令進行安裝：
conda install scikit-learn=0.20rc1 -c conda-forge/label/rc -c conda-forge
也可以通過pip命令進行安裝：
pip install — pre scikit-learn
ColumnTransformer、升級版OneHotEncoder介紹
隨著0.20版本的升級，從Pandas到Scikit-Learn的許多工作流會變得比較相似。ColumnTransformer估計器會將一個轉換應用到Pandas DataFrame(或數組)列的特定子集。
OneHotEncoder估計器不是“新生物”，但已經升級為編碼字符串列。以前，它只對包含數字分類數據的列進行編碼。
接下來，讓我們看看這些新添加的功能是如何處理Pandas DataFrame中的字符串列的。
Kaggle住房數據集
Kaggle最早的機器學習競賽題目之一是《住房價格：先進的迴歸技術》。其目標是在給定80個特徵情況下，預測房價。
數據一覽
在DataFrame中讀取數據並輸出前幾行。
>>> import pandas as pd
>>> import numpy as np
>>> train = pd.read_csv(‘data/housing/train.csv’)
>>> train.head
從訓練集中刪除目標變量
目標變量是SalePrice，我們將它作為數組移除並分配給它自己的變量。我們將在後面的機器學習中用到它。
編碼單個字符串列
首先，我們編碼一個字符串列HoustStyle，它具有房子外觀的值。讓我們輸出每個字符串值的唯一計數。
這一列中有8個唯一值（unique value）。
scikitlearn Gotcha必須有2D數據
大多數Scikit-Learn估計器嚴格要求數據是的2D的。從技術角度講，如果我們選擇上面的列作為train[“HouseStyle”]，Pandas Series是數據的單一維度。我們可以強制Pandas創建一個單列DataFrame，方法是將一個單項列表傳遞到方括號中，如下所示:
評估器的三個步驟過程——導入、實例化、匹配
Scikit-Learn API對於所有的估計器都是一致的，它根據下面三個步驟來匹配(訓練)數據。
從它所在的模塊中導入我們想要的估計器
實例化估計器，可能改變它的默認值
根據數據擬合估計量。在必要情況下，可以將數據轉換到新的空間。
下面，我們導入一個hotencoder，將它實例化，並確保返回一個密集(而不是稀疏)的數組，然後用fit_transform方法對單個列進行編碼。
>>> from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
>>> ohe = OneHotEncoder(sparse=False)
>>> hs_train_transformed = ohe.fit_transform(hs_train)
>>> hs_train_transformed
array([[0., 0., 0., ..., 1., 0., 0.],
[0., 0., 1., ..., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., ..., 1., 0., 0.],
...,
[0., 0., 0., ..., 1., 0., 0.],
[0., 0., 1., ..., 0., 0., 0.],
[0., 0., 1., ..., 0., 0., 0.]])
正如預期的那樣，它將每個唯一的值編碼為自己的二進制列。
得到了NumPy數組，那麼列名在哪裡?
注意，我們的輸出是一個NumPy數組，而不是Pandas DataFrame。Scikit-Learn最初不是為了直接與Pandas整合而建的。所有的Pandas對象都在內部轉換成NumPy數組，並且在轉換後總是返回NumPy數組。
我們仍然可以通過其get_feature_names方法從OneHotEncoder對象獲得列名。
>>> feature_names = ohe.get_feature_names
>>> feature_names
array(['x0_1.5Fin', 'x0_1.5Unf', 'x0_1Story', 'x0_2.5Fin',
'x0_2.5Unf', 'x0_2Story', 'x0_SFoyer', 'x0_SLvl'], dtype=object)
驗證第一行數據的正確性
接下來讓我們驗證估計值是否正確。首先是第一行編碼的數據。
>>> row0 = hs_train_transformed[0]
>>> row0
array([0., 0., 0., 0., 0., 1., 0., 0.])
這將數組中的第6個值編碼為1。讓我們使用布爾索引（boolean index）來顯示特徵名稱。
現在，讓我們驗證原始DataFrame列中的第一個值是否相同。
使用inverse_transform來實現自動化
與大多數transformer對象一樣，有一個inverse_transform方法可以返回原始數據。在這裡，我們必須將row0包裝在一個列表中，使其成為一個2D數組。
我們可以通過轉置整個轉換後的數組來驗證所有的值。
>>> hs_inv = ohe.inverse_transform(hs_train_transformed)
>>> hs_inv
array([['2Story'],
['1Story'],
['2Story'],
...,
['2Story'],
['1Story'],
['1Story']], dtype=object)
>>> np.array_equal(hs_inv, hs_train.values)
True
將轉換應用到測試集中
無論我們對訓練集做什麼轉換，我們都必須應用到測試集。
>>> test = pd.read_csv('data/housing/test.csv')
>>> hs_test = test[['HouseStyle']].copy
>>> hs_test_transformed = ohe.transform(hs_test)
>>> hs_test_transformed
array([[0., 0., 1., ..., 0., 0., 0.],
[0., 0., 1., ..., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., ..., 1., 0., 0.],
...,
[0., 0., 1., ..., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., ..., 0., 1., 0.],
[0., 0., 0., ..., 1., 0., 0.]])
我們又得到了8列。
必須impute缺失數據
現在，我們必須impute缺失數據。預處理模塊中舊的Imputer已經被棄用。一個新的模塊——impute，由一個新的估計值SimpleImputer和一個新的策略“常量”組成。默認情況下，此策略將用字符串“missing_value”來填充缺失值。我們可以選擇使用fill_value參數設置它。
>>> hs_train = train[['HouseStyle']].copy
>>> hs_train.iloc[0, 0] = np.nan
>>> from sklearn.impute import SimpleImputer
>>> si = SimpleImputer(strategy='constant', fill_value='MISSING')
>>> hs_train_imputed = si.fit_transform(hs_train)
>>> hs_train_imputed
array([['MISSING'],
['1Story'],
['2Story'],
...,
['2Story'],
['1Story'],
['1Story']], dtype=object)
接下來，我們可以像以前那樣編碼啦！
>>> hs_train_transformed = ohe.fit_transform(hs_train_imputed)
>>> hs_train_transformed
array([[0., 0., 0., ..., 1., 0., 0.],
[0., 0., 1., ..., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
...,
[0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
[0., 0., 1., ..., 0., 0., 0.],
[0., 0., 1., ..., 0., 0., 0.]])
注意，我們現在有了一個額外的列和一個額外的特徵名稱。
>>> hs_train_transformed.shape
(1460, 9)
>>> ohe.get_feature_names
array(['x0_1.5Fin', 'x0_1.5Unf', 'x0_1Story', 'x0_2.5Fin',
'x0_2.5Unf', 'x0_2Story', 'x0_MISSING', 'x0_SFoyer',
'x0_SLvl'], dtype=object)
更多關於fit_transform的細節
對於所有的估計器，fit_transform方法將首先調用fit方法，然後調用transform方法。fit方法找到轉換過程中使用的關鍵屬性。例如，對於SimpleImputer，如果策略是“均值”，那麼它就會在fit方法中找到每一列的均值。它會存儲每一列的均值。當調用transform時，它使用每個列的這個存儲平均值來填充缺失值並返回轉換後的數組。
OneHotEncoder原理是類似的。在fit方法中，它會找到每個列的所有唯一值，並再次存儲這些值。在調用transform時，它使用這些存儲的惟一值來生成二進制數組。
將兩個轉換應用到測試集
我們可以手動應用上面的兩個步驟，如下所示:
>>> hs_test = test[['HouseStyle']].copy
>>> hs_test.iloc[0, 0] = 'unique value to test set'
>>> hs_test.iloc[1, 0] = np.nan
>>> hs_test_imputed = si.transform(hs_test)
>>> hs_test_transformed = ohe.transform(hs_test_imputed)
>>> hs_test_transformed.shape
(1459, 8)
>>> ohe.get_feature_names
array(['x0_1.5Fin', 'x0_1.5Unf', 'x0_1Story', 'x0_2.5Fin',
'x0_2.5Unf', 'x0_2Story', 'x0_SFoyer', 'x0_SLvl'],
dtype=object)
使用一個Pipeline來替代
Scikit-Learn提供了一個Pipeline估計器，它獲取一個轉換列表並依次應用它們。您還可以運行機器學習模型作為最終評估器。在這裡，我們只是簡單地impute和編碼。
每個步驟是一個two-item元組，由一個標記步驟和實例化估計器的字符串組成。前一個步驟的輸出是後一個步驟的輸入。
>>> si_step = ('si', SimpleImputer(strategy='constant',
fill_value='MISSING'))
>>> ohe_step = ('ohe', OneHotEncoder(sparse=False,
handle_unknown='ignore'))
>>> steps = [si_step, ohe_step]
>>> pipe = Pipeline(steps)
>>> hs_train = train[['HouseStyle']].copy
>>> hs_train.iloc[0, 0] = np.nan
>>> hs_transformed = pipe.fit_transform(hs_train)
>>> hs_transformed.shape
(1460, 9)
通過簡單地將測試集傳遞給transform方法，可以輕鬆地通過Pipeline的每個步驟轉換測試集。
為什麼只對測試集轉換方法?
在轉換測試集時，重要的是隻調用transform方法，而不是fit_transform。當我們在訓練集中運行fit_transform時，Scikit-Learn找到了它需要的所有必要信息，以便轉換包含相同列名的任何其他數據集。
多字符串列轉換
對多列字符串進行編碼不成問題。先選擇你要編碼的列，再通過同樣的流程傳遞新的數據框架。
>>> string_cols = ['RoofMatl', 'HouseStyle']
>>> string_train = train[string_cols]
>>> string_train.head(3)
RoofMatl HouseStyle
0 CompShg 2Story
1 CompShg 1Story
2 CompShg 2Story
>>> string_train_transformed = pipe.fit_transform(string_train)
>>> string_train_transformed.shape
(1460, 16)
把握pipeline的每個部分
我們可以通過named_steps字典屬性中的名稱檢索pipeline中的每個轉換器。在本例中，我們可以得到一個熱門編碼器，用來輸出特徵名稱。
>>> ohe = pipe.named_steps['ohe']
>>> ohe.get_feature_names
array(['x0_ClyTile', 'x0_CompShg', 'x0_Membran', 'x0_Metal',
'x0_Roll', 'x0_Tar&Grv', 'x0_WdShake', 'x0_WdShngl',
'x1_1.5Fin', 'x1_1.5Unf', 'x1_1Story', 'x1_2.5Fin',
'x1_2.5Unf', 'x1_2Story', 'x1_SFoyer', 'x1_SLvl'],
dtype=object)
使用新的列轉換器來選擇列
全新的列轉換器（屬於新組合模塊的一部分）可以讓用戶選擇要讓哪些列獲得哪些轉換。 與連續列相比，分類列幾乎總是需要單獨的轉換。
列轉換器目前是還是實驗性的，其功能將來可能會發生變化。
ColumnTransformer獲取三項元組（tuple）的列表。 元組中的第一個值其標記作用的名稱，第二個是實例化的估算器，第三個是要進行轉換的列的列表。 元組如下所示：
('name', SomeTransformer(parameters), columns)
這裡的列實際上不必一定是列名。用戶可以使用列的整數索引，布爾數組，甚至函數（它可以使用整個DataFrame作為參數，並且必須返回選擇的列）。
用戶也可以將NumPy數組與列轉換器一起使用，但本教程主要關注Pandas的集成，因此我們這裡繼續使用DataFrames。
將pipeline傳遞給列轉換器
我們甚至可以將多個轉換的流程傳遞給列轉換器，我們現在正是要這樣做，因為在字符串列上有多個轉換。
下面，我們使用列轉換器重現上述流程和編碼。 請注意，實際流程與上面的流程完全相同，只是附加了每個變量名稱的cat。 我們將在下一章節中為數字列添加不同的流程。
>>> from sklearn.compose import ColumnTransformer
>>> cat_si_step = ('si', SimpleImputer(strategy='constant',
fill_value='MISSING'))
>>> cat_ohe_step = ('ohe', OneHotEncoder(sparse=False,
handle_unknown='ignore'))
>>> cat_steps = [cat_si_step, cat_ohe_step]
>>> cat_pipe = Pipeline(cat_steps)
>>> cat_cols = ['RoofMatl', 'HouseStyle']
>>> cat_transformers = [('cat', cat_pipe, cat_cols)]
>>> ct = ColumnTransformer(transformers=cat_transformers)
將整個DataFrame傳遞給列轉換器
列轉換器實例可以選擇我們想要使用的列，因此我們只需將整個DataFrame傳遞給fit_transform方法，就可以選擇我們所需的列。
然後可以使用同樣的方法轉換測試集。
檢索特徵名
我們必須進一步挖掘，來獲取特徵名。所有的轉換器都存儲在named_transformers_ dictionary屬性中。 然後使用特徵名、含有三項要素的元組中的第一項，來選擇特定的轉換器。 下面的代碼就是選擇轉換器（此例中只有一個流程，名為cat）。
然後從這個流程中選擇一個熱編碼器對象，最後得到特徵名。
>>> ohe = pl.named_steps['ohe']
>>> ohe.get_feature_names
array(['x0_ClyTile', 'x0_CompShg', 'x0_Membran', 'x0_Metal',
'x0_Roll','x0_Tar&Grv', 'x0_WdShake', 'x0_WdShngl',
'x1_1.5Fin', 'x1_1.5Unf', 'x1_1Story', 'x1_2.5Fin',
'x1_2.5Unf', 'x1_2Story', 'x1_SFoyer', 'x1_SLvl'],
dtype=object)
轉換數字列
數字列需要一組不同的轉換。我們不使用常亮來填充缺失值，而是經常選擇中值或均值。一般不對列中的值進行編碼，而是通常將列中的值減去每列的平均值併除以標準差，對列中的值進行標準化。這有助於讓許多模型產生更好的擬合結果（比如脊迴歸）。
使用所有數字列
我們可以選擇所有數字列，而不是像處理字符串列一樣，手動選擇一列或兩列。首先使用dtypes屬性查找每列的數據類型，然後測試每個dtype的類型是否為“O”。 dtypes屬性會返回一系列NumPy dtype對象，每個對象都有一個單一字符的kind屬性。我們可以利用它來查找數字或字符串列。 Pandas將其所有字符串列存儲為kind屬性等於“O”的對象。有關kind屬性的更多信息，請參閱NumPy文檔。
獲取kind屬性，該屬性是表示dtype的單字字符串。
>>> kinds = np.array([dt.kind for dt in train.dtypes])
>>> kinds[:5]
array(['i', 'i', 'O', 'f', 'i'], dtype='
假設所有的數字列都是非對象性的。我們可以使用同樣的方法來獲取類別列。
>>> all_columns = train.columns.values
>>> is_num = kinds != 'O'
>>> num_cols = all_columns[is_num]
>>> num_cols[:5]
array(['Id', 'MSSubClass', 'LotFrontage', 'LotArea', 'OverallQual'],
dtype=object)
>>> cat_cols = all_columns[~is_num]
>>> cat_cols[:5]
array(['MSZoning', 'Street', 'Alley', 'LotShape', 'LandContour'],
dtype=object)
獲取數字列列名之後，可以再次使用列轉換器。
>>> from sklearn.preprocessing import StandardScaler
>>> num_si_step = ('si', SimpleImputer(strategy='median'))
>>> num_ss_step = ('ss', StandardScaler)
>>> num_steps = [num_si_step, num_ss_step]
>>> num_pipe = Pipeline(num_steps)
>>> num_transformers = [('num', num_pipe, num_cols)]
>>> ct = ColumnTransformer(transformers=num_transformers)
>>> X_num_transformed = ct.fit_transform(train)
>>> X_num_transformed.shape
(1460, 37)
我們可以使用類轉換器對DataFrame的每個部分進行單獨轉換。在本文的示例中，我們將使用每一列。
然後，將類別列和數字列分別創建單獨的流程，然後使用列轉換器進行獨立轉換。這兩個轉換過程是並行的。最後，將每個轉換結果連接在一起。
>>> transformers = [('cat', cat_pipe, cat_cols),
('num', num_pipe, num_cols)]
>>> ct = ColumnTransformer(transformers=transformers)
>>> X = ct.fit_transform(train)
>>> X.shape
(1460, 305)
機器學習
本文的重點就是設置數據，以便進行機器學習。我們可以創建一個最終流程，並添加機器學習模型作為最終的估算器。這個流程的第一步就是我們上文剛剛完成的整個轉換過程。我們在本文開始處設定y表示售價。在這裡，我們將使用thefit方法，而不是fit_transform方法，因為流程的最後一步是機器學習模型，而且不進行轉換。
>>> from sklearn.linear_model import Ridge
>>> ml_pipe = Pipeline([('transform', ct), ('ridge', Ridge())])
>>> ml_pipe.fit(train, y)
我們可以用score方法來評估模型，它將返回一個R-Squared值：
交叉驗證
當然，在訓練集上進行自我評分是沒有用的。我們需要做一些K重交叉驗證，以瞭解如何處理不可見的數據。這裡我們設置一個隨機狀態，以便在整個教程的其餘各部分保持同樣的狀態。
>>> from sklearn.model_selection import KFold, cross_val_score
>>> kf = KFold(n_splits=5, shuffle=True, random_state=123)
>>> cross_val_score(ml_pipe, train, y, cv=kf).mean
0.813
在網格搜索時選擇參數
在Scikit-Learn中進行網格搜索，要求我們將映射傳遞至到可能值的參數名稱字典中。 在流程中，我們必須將步驟的名稱加上雙下劃線，然後使用參數名。 如果流程中有多個層級，必須繼續使用雙下劃線，向上移動一級，直至到達我們想要優化其參數的估算器為止。
>>> from sklearn.model_selection import GridSearchCV
>>> param_grid = {
'transform__num__si__strategy': ['mean', 'median'],
'ridge__alpha': [.001, 0.1, 1.0, 5, 10, 50, 100, 1000],
}
>>> gs = GridSearchCV(ml_pipe, param_grid, cv=kf)
>>> gs.fit(train, y)
>>> gs.best_params_
{'ridge__alpha': 10, 'transform__num__si__strategy': 'median'}
>>> gs.best_score_
0.819
在Pandas DataFrame中獲取所有網格搜索結果
網格搜索的所有結果都存儲在cv_results_屬性中。 這是一個字典，可以轉換為Pandas DataFrame以獲得更好的顯示效果，該屬性使用一種更容易進行手動掃描的結構。
參數網格中每一種組合中都包含大量數據
構建一個具備全部基礎功能的自定義轉換器
在上述工作流程中存在一些限制。例如，如果熱編碼器允許在使用fit方法期間忽略缺失值，那就更好了，那就可以簡單地將缺失值編碼為全零行。而目前，它還要強制用戶用一些字符串去填充缺失值，然後將此字符串編碼為單獨的列。
低頻字符串
此外，在訓練集中僅出現幾次的字符串列，可能不是測試集中的可靠預測變量。我們可能希望將它們編碼為缺失值。
編寫自己的估算器類
Scikit-Learn可以幫助用戶編寫自己的估算器類。基本模塊中的BaseEstimator類可以提供get_params和set_params方法。當進行網格搜索時，set_params方法是必需的。用戶可以自己編寫，也可以用BaseEstimator。還有一個TransformerMixin，但只是為用戶編寫fit_transform方法。
以下代碼構建的類基本轉換器可執行以下操作：
•使用數字列的均值或中位數填充缺失值
•對所有數字列進行標準化
•對字符串列使用一個熱編碼
•不用再填充類別列中的缺失值，而是直接將其編碼為0
•忽略測試集中字符串列中的少數獨特值
•允許您為字符串列中值必須具有的出現次數選擇閾值。低於此閾值的字符串將被編碼為全0
•僅適用於DataFrames，並且只是實驗性的，未經過測試，因此可能會破壞某些數據集。
•之所以稱其為“基本”轉換器，是因為對許多數據集而言，這些操作屬於最基本的轉換。
from sklearn.base import BaseEstimator
class BasicTransformer(BaseEstimator):
def __init__(self, cat_threshold=None, num_strategy='median',
return_df=False):
# store parameters as public attributes
self.cat_threshold = cat_threshold
if num_strategy not in ['mean', 'median']:
raise ValueError('num_strategy must be either "mean" or
"median"')
self.num_strategy = num_strategy
self.return_df = return_df
def fit(self, X, y=None):
# Assumes X is a DataFrame
self._columns = X.columns.values
# Split data into categorical and numeric
self._dtypes = X.dtypes.values
self._kinds = np.array([dt.kind for dt in X.dtypes])
self._column_dtypes = {}
is_cat = self._kinds == 'O'
self._column_dtypes['cat'] = self._columns[is_cat]
self._column_dtypes['num'] = self._columns[~is_cat]
self._feature_names = self._column_dtypes['num']
# Create a dictionary mapping categorical column to unique
# values above threshold
self._cat_cols = {}
for col in self._column_dtypes['cat']:
vc = X[col].value_counts
if self.cat_threshold is not None:
vc = vc[vc > self.cat_threshold]
vals = vc.index.values
self._cat_cols[col] = vals
self._feature_names = np.append(self._feature_names, col
+ '_' + vals)
# get total number of new categorical columns
self._total_cat_cols = sum([len(v) for col, v in
self._cat_cols.items()])
# get mean or median
num_cols = self._column_dtypes['num']
self._num_fill = X[num_cols].agg(self.num_strategy)
return self
def transform(self, X):
# check that we have a DataFrame with same column names as
# the one we fit
if set(self._columns) != set(X.columns):
raise ValueError('Passed DataFrame has different columns
than fit DataFrame')
elif len(self._columns) != len(X.columns):
raise ValueError('Passed DataFrame has different number
of columns than fit DataFrame')
# fill missing values
num_cols = self._column_dtypes['num']
X_num = X[num_cols].fillna(self._num_fill)
# Standardize numerics
std = X_num.std
X_num = (X_num - X_num.mean) / std
zero_std = np.where(std == 0)[0]
# If there is 0 standard deviation, then all values are the
# same. Set them to 0.
if len(zero_std) > 0:
X_num.iloc[:, zero_std] = 0
X_num = X_num.values
# create separate array for new encoded categoricals
X_cat = np.empty((len(X), self._total_cat_cols),
dtype='int')
i = 0
for col in self._column_dtypes['cat']:
vals = self._cat_cols[col]
for val in vals:
X_cat[:, i] = X[col] == val
i += 1
# concatenate transformed numeric and categorical arrays
data = np.column_stack((X_num, X_cat))
# return either a DataFrame or an array
if self.return_df:
return pd.DataFrame(data=data,
columns=self._feature_names)
else:
return data
def fit_transform(self, X, y=None):
return self.fit(X).transform(X)
def get_feature_names:
return self._feature_names
使用基礎轉換器
上面構建的基礎轉換器估算器應該可以像任何其他scikit-learn估算器一樣使用。我們可以將其實例化，然後轉換數據。
>>> bt = BasicTransformer(cat_threshold=3, return_df=True)
>>> train_transformed = bt.fit_transform(train)
>>> train_transformed.head(3)
DataFrame中數字列和類別列相交處的列
在pipeline中使用轉換器
上文構建的轉換器可以作為流程的一部分。
>>> basic_pipe = Pipeline([('bt', bt), ('ridge', Ridge())])
>>> basic_pipe.fit(train, y)
>>> basic_pipe.score(train, y)
0.904
用戶也可以使用它進行交叉驗證，獲得與上面的scikit-learn列轉換器流程相似的分數。
我們也可以將其用作網格搜索的一部分。事實證明，將低頻字符串排除在外，並沒有明顯改善模型的表現，儘管它可以在其他模型中使用。不過，在最佳評分方面確實有所提高，這可能是由於使用了略微不同的編碼方案。
>>> param_grid = {
'bt__cat_threshold': [0, 1, 2, 3, 5],
'ridge__alpha': [.1, 1, 10, 100]
}
>>> gs = GridSearchCV(p, param_grid, cv=kf)
>>> gs.fit(train, y)
>>> gs.best_params_
{'bt__cat_threshold': 0, 'ridge__alpha': 10}
>>> gs.best_score_
0.830
使用新的KBinsDiscretizer對數字列進行分裝（bin）和編碼
對於包含年份的一些數字列，將其中的值視為類別列更有意義。 Scikit-Learn推出了新的估算器KBinsDiscretizer來實現這一點。它不僅可以存儲值，還可以對這些值進行編碼。在使用Pandas cut或qcut函數手動完成此這類操作之前，一起來看看它如何處理年份數字列的。
>>> from sklearn.preprocessing import KBinsDiscretizer
>>> kbd = KBinsDiscretizer(encode='onehot-dense')
>>> year_built_transformed = kbd.fit_transform(train[['YearBuilt']])
>>> year_built_transformed
array([[0., 0., 0., 0., 1.],
[0., 0., 1., 0., 0.],
[0., 0., 0., 1., 0.],
...,
[1., 0., 0., 0., 0.],
[0., 1., 0., 0., 0.],
[0., 0., 1., 0., 0.]])
在默認設置下，每個bin中都包括相等數量的觀察數據。下面對每列求和來驗證這一點。
這就是“分位數策略”，用戶可以選擇“統一”模式，為bin邊界劃定相等的空間，也可以選擇“k平均”聚類，自定義bin邊界。
使用列轉換器分別處理所有年份列
現在有一個需要單獨處理的列子集，我們可以使用列轉換器來執行此操作。下面的代碼為我們之前的轉換添加了一個步驟。此外還刪除了標識列，只標識出每一行。
>>> year_cols = ['YearBuilt', 'YearRemodAdd', 'GarageYrBlt',
'YrSold']
>>> not_year = ~np.isin(num_cols, year_cols + ['Id'])
>>> num_cols2 = num_cols[not_year]
>>> year_si_step = ('si', SimpleImputer(strategy='median'))
>>> year_kbd_step = ('kbd', KBinsDiscretizer(n_bins=5,
encode='onehot-dense'))
>>> year_steps = [year_si_step, year_kbd_step]
>>> year_pipe = Pipeline(year_steps)
>>> transformers = [('cat', cat_pipe, cat_cols),
('num', num_pipe, num_cols2),
('year', year_pipe, year_cols)]
>>> ct = ColumnTransformer(transformers=transformers)
>>> X = ct.fit_transform(train)
>>> X.shape
(1460, 320)
通過交叉驗證和評分，發現所有這些處理都沒有帶來任何改進。
>>> ml_pipe = Pipeline([('transform', ct), ('ridge', Ridge())])
>>> cross_val_score(ml_pipe, train, y, cv=kf).mean
0.813
為每列使用不同數量的bin可能會改善我們的結果。儘管如此，KBinsDiscretizer還可以輕鬆地對數字變量進行分裝。
標題：Scikit-Learn 0.20的更多亮點
本次即將發佈的版本附帶了更多新功能。更多詳細信息，請查看文檔的“新增內容”部分。有很多變化哦。
結論
本文介紹了一個新的工作流程，提供了一個基於Pandas進行初步數據探索和準備的Scikit-Learn用戶方案。現在，改進型的新估算器ColumnTransformer，SimpleImputer，OneHotEncoder和KBinsDiscretizer，讓整個數據處理流程變得更加平滑，功能也更加豐富。用戶可以獲取Pandas DataFrame，並對其進行轉換，為機器學習做好準備。
原文鏈接地址：
https://medium.com/dunder-data/from-pandas-to-scikit-learn-a-new-exciting-workflow-e88e2271ef62
新智元AI WORLD 2018世界人工智能峰會
倒計時 12 天
門票已開售！
新智元將於9月20日在北京國家會議中心舉辦AI WORLD 2018世界人工智能峰會，邀請機器學習教父、CMU教授 Tom Mitchell，邁克思·泰格馬克，周志華，陶大程，陳怡然等AI領袖一起關注機器智能與人類命運。
大會官網：
http://www.aiworld2018.com/
活動行購票鏈接：
http://www.huodongxing.com/event/6449053775000
活動行購票二維碼：
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