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机器学习经典模型简单使用及归一化(标准化)影响测试

时间:2018-11-15 18:26:44      阅读:291      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:pearson   rds   target   ati   机器   数据挖掘   bsp   缺陷   需要   

俗话说的好,不动手就永远不知道该怎么做,上次一听说要做这个的时候人都懵了,听了几次似乎都摸不到门道,这次花了几天时间去写了写,总算是摸到了点门道。

实验

数据集

这次用到的数据集是跟火电厂有关的,都是匿名特征,数据量为20160*170,做到最后发现只根据时间顺序就能做的比较好。

归一化

先来讲讲归一化。归一化也称标准化,是数据挖掘的一项基础工作,使用归一化的原因大体如下

  • 数据存在不同的评价指标,其量纲或量纲单位不同,处于不同的数量级。解决特征指标之间的可比性,经过归一化处理后,各指标处于同一数量级,便于综合对比。
  • 求最优解的过程会变得平缓,更容易正确收敛。即能提高梯度下降求最优解时的速度。
  • 提高计算精度。

MinMaxScaler

线性归一化,也称为离差标准化,是对原始数据的线性变换,min-max标准化方法的缺陷在当有新数据加入时,可能会导致X.max和X.min的值发生变化,需要重新计算。其转换函数如下:

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StandardScaler

标准差归一化,也叫Z-score标准化,这种方法给予原始数据的均值(mean,μ)和标准差(standard deviation,σ)进行数据的标准化。经过处理后的数据符合标准正态分布,即均值为0,标准差为1,转化函数为:

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MaxAbsScaler

原理与MinMaxScaler很像,只是数据会被规模化到[-1,1]之间。也就是特征中,所有数据都会除以最大值。这个方法对那些已经中心化均值维0或者稀疏的数据有意义。

模型

本次实验使用了5个模型,分别为Lasso、Redige、SVR、RandomForest、XGBoost。

实验方式

  • 以不同方式划分数据集和测试集
  • 使用不同的归一化(标准化)方式
  • 使用不同的模型
  • 通过比较MSE(均方误差,mean-square error)的大小来得出结论

部分代码及结果

数据预处理

#按时间排序
sort_data = data.sort_values(by = time,ascending = True)
sort_data.reset_index(inplace = True,drop = True)
target = data[T1AOMW_AV]
sort_target = sort_data[T1AOMW_AV]
del data[T1AOMW_AV]
del sort_data[T1AOMW_AV]
from sklearn.model_selection import train_test_split
test_sort_data = sort_data[16160:]
test_sort_target = sort_target[16160:]

_sort_data = sort_data[:16160]
_sort_target = sort_target[:16160]
sort_data1 = _sort_data[:(int)(len(_sort_data)*0.75)]
sort_data2 = _sort_data[(int)(len(_sort_data)*0.75):]
sort_target1 = _sort_target[:(int)(len(_sort_target)*0.75)]
sort_target2 = _sort_target[(int)(len(_sort_target)*0.75):]

import scipy.stats as stats
dict_corr = {
    spearman : [],
    pearson : [],
    kendall : [],
    columns : []
}

for i in data.columns:
    corr_pear,pval = stats.pearsonr(sort_data[i],sort_target)
    corr_spear,pval = stats.spearmanr(sort_data[i],sort_target)
    corr_kendall,pval = stats.kendalltau(sort_data[i],sort_target)
    
    dict_corr[pearson].append(abs(corr_pear))
    dict_corr[spearman].append(abs(corr_spear))
    dict_corr[kendall].append(abs(corr_kendall))
    
    dict_corr[columns].append(i)
    
# 筛选新属性  
dict_corr =pd.DataFrame(dict_corr)
new_fea = list(dict_corr[(dict_corr[pearson]>0.41) & (dict_corr[spearman]>0.45) & (dict_corr[kendall]>0.29)][columns].values)
# 选取原则,选取25%分位数 以上的相关性系数

模型测试

from sklearn.linear_model import LinearRegression,Lasso,Ridge
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler,StandardScaler,MaxAbsScaler
from sklearn.metrics import mean_squared_error as mse
from sklearn.svm import SVR
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
import xgboost as xgb
#最大最小归一化
mm = MinMaxScaler()

lr = Lasso(alpha=0.5)
lr.fit(mm.fit_transform(sort_data1[new_fea]), sort_target1)
lr_ans = lr.predict(mm.transform(sort_data2[new_fea]))
print(lr:,mse(lr_ans,sort_target2))

ridge = Ridge(alpha=0.5)
ridge.fit(mm.fit_transform(sort_data1[new_fea]),sort_target1)
ridge_ans = ridge.predict(mm.transform(sort_data2[new_fea]))
print(ridge:,mse(ridge_ans,sort_target2))

svr = SVR(kernel=rbf,C=100,epsilon=0.1).fit(mm.fit_transform(sort_data1[new_fea]),sort_target1)
svr_ans = svr.predict(mm.transform(sort_data2[new_fea]))
print(svr:,mse(svr_ans,sort_target2))

estimator_RF = RandomForestRegressor().fit(mm.fit_transform(sort_data1[new_fea]),sort_target1)
predict_RF = estimator_RF.predict(mm.transform(sort_data2[new_fea]))
print(RF:,mse(predict_RF,sort_target2))

bst = xgb.XGBRegressor(learning_rate=0.1, n_estimators=550, max_depth=4, min_child_weight=5, seed=0,subsample=0.7, colsample_bytree=0.7, gamma=0.1, reg_alpha=1, reg_lambda=1)
bst.fit(mm.fit_transform(sort_data1[new_fea]),sort_target1)
bst_ans = bst.predict(mm.transform(sort_data2[new_fea]))
print(bst:,mse(bst_ans,sort_target2))

结果

lr: 7.736200563088036
ridge: 3.264150764935616
svr: 3.505799850945091
RF: 0.24087179220636037
bst: 0.9945862722591914

上面的这段代码测试的是最大最小归一化情况下的结果,测试其他标准化时只需要改动mm = MinMaxScaler(),这段代码即可。

实验结果及原因分析

经过多次测试,统计结果如下

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通过对比,可以发现,

  • 对于Lasso模型,使用MaxAbsScaler方式时,MSE增大十分明显,且归一化后结果高于不进行归一化时(可能是数据的问题),
  • 对于Redige模型,归一化结果也明显高于不归一化时的结果。
  • 对于SVR模型,不进行归一化时,其MSE会非常大,是因为svm实质上选择的是分割两类数据最远的超平面,由于错分类造成了影响,不进行归一化会造成对平面的影响,导致得到的划分平面不准确测试集成功率低。
  • 对于RandomForest和XGBoost来说,是否进行归一化对结果影响不大。这也是树模型的一大特征。

 

机器学习经典模型简单使用及归一化(标准化)影响测试

标签:pearson   rds   target   ati   机器   数据挖掘   bsp   缺陷   需要   

原文地址:https://www.cnblogs.com/csu-lmw/p/9964855.html

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