数据的特征选择

降维本质上是从一个维度空间映射到另一个维度空间，特征的多少别没有减少，当然在映射的过程中特征值也会相应的变化。举个例子，现在的特征是1000维，我们想要把它降到500维。降维的过程就是找个一个从1000维映射到500维的映射关系。原始数据中的1000个特征，每一个都对应着降维后的500维空间中的一个值。假设原始特征中有个特征的值是9，那么降维后对应的值可能是3。
特征选择主要有两个功能：

（1）减少特征数量，降维，使模型泛化能力更强，减少过拟合

（2）增强特征和特征值之间的理解

sklearn.feature_selection

去掉取值变化小的特征（删除低方差特征）

VarianceThreshold 是特征选择中的一项基本方法。它会移除所有方差不满足阈值的特征。默认设置下，它将移除所有方差为0的特征，即那些在所有样本中数值完全相同的特征。示例代码如下：

def var():
    """
    特征选择-删除低方差
    :return: None
    """
    var = VarianceThreshold(threshold=0)
    data = var.fit_transform([[0, 2, 0, 3], [0, 1, 4, 3], [0, 1, 1, 3]])
    print(data)
    return None

PCA降维

本质：PCA是一种分析、简化数据集的技术
目的：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。
作用：可以削减回归分析或者聚类分析中特征的数量
sklearn中的PCA语法为PCA(n_components=None)，PCA.fit_transform(X)
其中

X:numpy array格式的数据[n_samples,n_features]
返回值：转换后指定维度的array
示例代码如下：

def pca():
    """
    主成分分析进行特征降维
    :return: None
    """
    pca = PCA(n_components=0.9)
    data = pca.fit_transform([[2,8,4,5],[6,3,0,8],[5,4,9,1]])
    print(data)
    return None

数据集的划分

机器学习一般的数据集会划分为两个部分：

训练数据：用于训练，构建模型

测试数据：在模型检验时使用，用于评估模型是否有效

sklearn数据集划分API：sklearn.model_selection.train_test_split
sklearn.datasets

加载获取流行数据集
datasets.load_*()
获取小规模数据集，数据包含在datasets里
datasets.fetch_*(data_home=None)
获取大规模数据集，需要从网络上下载，函
数的第一个参数是data_home，表示数据集
下载的目录,默认是 ~/scikit_learn_data/

load和fetch返回的数据类型datasets.base.Bunch(字典格式)

data：特征数据数组，是 [n_samples * n_features] 的二维
numpy.ndarray 数组
target：标签数组，是 n_samples 的一维 numpy.ndarray 数组
DESCR：数据描述
feature_names：特征名,新闻数据，手写数字、回归数据集没有
target_names：标签名,回归数据集没有

数据集进行分割

**sklearn.model_selection.train_test_split(*arrays, options)

x：数据集的特征值
y ：数据集的标签值
test_size 测试集的大小，一般为float
random_state 随机数种子,不同的种子会造成不同的随机采样结果。相同的种子采样结果相同。
return 训练集特征值，测试集特征值，训练标签，测试标签 (默认随机取)
-示例代码如下：

from sklearn.datasets import load_iris, fetch_20newsgroups, load_boston
from sklearn.model_selection import train_test_split
import pandas as pd

li = load_iris()

print(li.data)
print(li.target)
print(li.DESCR)

x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(li.data, li.target, test_size=0.25)
print("训练集特征值和目标值：", x_train, y_train)
print("测试集特征值和目标值：", x_test, y_test)