数据挖掘流程

0 - 引入

　　并行处理、流水线处理、自动化调参、持久化是sklearn优雅地进行数据挖掘的核心。

• 并行处理和流水线处理是将多个特征处理工作，甚至包括模型训练工作组合成一个工作。
• 在组合的前提下，自动化调参技术帮我们省去了人工调参的繁琐。
• 训练好的模型是贮存在内存中的数据，持久化能够将这些数据保存到文件系统中，之后使用时可以直接加在无需再次训练。

from numpy import hstack, vstack, array, median, nan
from numpy.random import choice
from sklearn.datasets import load_iris

iris = load_iris()
iris.data
#特征矩阵加工
#使用vstack增加一行含缺失值的样本(nan, nan, nan, nan)
#使用hstack增加一列表示花的颜色（0-白、1-黄、2-红），花的颜色是随机的，意味着颜色并不影响花的分类
iris.data = hstack((choice([0, 1, 2], size=iris.data.shape[0]+1).reshape(-1,1), vstack((iris.data, array([nan, nan, nan, nan]).reshape(1,-1)))))
#目标值向量加工
#增加一个目标值，对应含缺失值的样本，值为众数
iris.target = hstack((iris.target, array([median(iris.target)])))

1 - sklearn表查询

　　下标是上述介绍的技术在sklearn说对应的方法或者类，以便于查询，具体使用后面部分将详细展开。

包 类或方法 说明 sklearn.pipeline Pipeline 流水线处理 sklearn.pipeline FeatureUnion 并行处理 sklearn.model_selection GridSearchCV 网络搜索调参 externals.joblib dump 数据持久化 externals.joblib load 从文件系统中加载数据至内存

 

 

 

 

 

 

 

2 - 并行处理

　　并行处理可以分为整体并行处理和部分并行处理，其区别如下：

• 整体并行处理：处理的每个工作的输入都是特征矩阵的整体；
• 部分并行处理：可定义每个工作需要输入的特征矩阵的列。

2.1 - 整体并行处理

　　代码如下：

from numpy import log1p
from sklearn.preprocessing import FunctionTransformer
from sklearn.preprocessing import Binarizer
from sklearn.pipeline import FeatureUnion

step2_1 = (‘ToLog‘, FunctionTransformer(log1p))
step2_2 = (‘ToBinary‘, Binarizer())
step2 = (‘FeatureUnion‘, FeatureUnion(transformer_list=[step2_1, step2_2]))

2.2 - 部分并行处理

　　在某些特定场景下，我们只需要对特征矩阵的某些列进行转换，而不是所有列，因此可以使用部分并行处理，代码如下：

from sklearn.pipeline import FeatureUnion, _fit_one_transformer, _fit_transform_one, _transform_one 
from sklearn.externals.joblib import Parallel, delayed
from scipy import sparse
import numpy as np

#部分并行处理，继承FeatureUnion
class FeatureUnionExt(FeatureUnion):
    #相比FeatureUnion，多了idx_list参数，其表示每个并行工作需要读取的特征矩阵的列
    def __init__(self, transformer_list, idx_list, n_jobs=1, transformer_weights=None):
        self.idx_list = idx_list
        FeatureUnion.__init__(self, transformer_list=map(lambda trans:(trans[0], trans[1]), transformer_list), n_jobs=n_jobs, transformer_weights=transformer_weights)

    #由于只部分读取特征矩阵，方法fit需要重构
    def fit(self, X, y=None):
        transformer_idx_list = map(lambda trans, idx:(trans[0], trans[1], idx), self.transformer_list, self.idx_list)
        transformers = Parallel(n_jobs=self.n_jobs)(
            #从特征矩阵中提取部分输入fit方法
            delayed(_fit_one_transformer)(trans, X[:,idx], y)
            for name, trans, idx in transformer_idx_list)
        self._update_transformer_list(transformers)
        return self

    #由于只部分读取特征矩阵，方法fit_transform需要重构
    def fit_transform(self, X, y=None, **fit_params):
        transformer_idx_list = map(lambda trans, idx:(trans[0], trans[1], idx), self.transformer_list, self.idx_list)
        result = Parallel(n_jobs=self.n_jobs)(
            #从特征矩阵中提取部分输入fit_transform方法
            delayed(_fit_transform_one)(trans, name, X[:,idx], y,
                                        self.transformer_weights, **fit_params)
            for name, trans, idx in transformer_idx_list)

        Xs, transformers = zip(*result)
        self._update_transformer_list(transformers)
        if any(sparse.issparse(f) for f in Xs):
            Xs = sparse.hstack(Xs).tocsr()
        else:
            Xs = np.hstack(Xs)
        return Xs

    #由于只部分读取特征矩阵，方法transform需要重构
    def transform(self, X):
        transformer_idx_list = map(lambda trans, idx:(trans[0], trans[1], idx), self.transformer_list, self.idx_list)
        Xs = Parallel(n_jobs=self.n_jobs)(
            #从特征矩阵中提取部分输入transform方法
            delayed(_transform_one)(trans, name, X[:,idx], self.transformer_weights)
            for name, trans, idx in transformer_idx_list)
        if any(sparse.issparse(f) for f in Xs):
            Xs = sparse.hstack(Xs).tocsr()
        else:
            Xs = np.hstack(Xs)
        return Xs

　　我们对特征矩阵的第1列进行定性特征编码，对第2、3、4列进行对数函数转换，对第5列进行定量特征二值化处理，代码如下：

from numpy import log1p
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
from sklearn.preprocessing import FunctionTransformer
from sklearn.preprocessing import Binarizer

step2_1 = (‘OneHotEncoder‘, OneHotEncoder(sparse=False))
step2_2 = (‘ToLog‘, FunctionTransformer(log1p))
step2_3 = (‘ToBinary‘, Binarizer())

step2 = (‘FeatureUnionExt‘, FeatureUnionExt(transformer_list=[step2_1, step2_2, step2_3], idx_list=[[0], [1, 2, 3], [4]]))

3 - 流水线处理

　　流水线上除了最后一个工作外，都要执行fit_transform方法，上一个工作的输出作为下一个工作的输入，最后一个工作必须实现fit方法，输入为上一个工作的输出，代码如下：

from numpy import log1p
from sklearn.preprocessing import Imputer
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
from sklearn.preprocessing import FunctionTransformer
from sklearn.preprocessing import Binarizer
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from sklearn.feature_selection import SelectKBest
from sklearn.feature_selection import chi2
from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.pipeline import Pipeline

step1 = (‘Imputer‘, Imputer())
step2_1 = (‘OneHotEncoder‘, OneHotEncoder(sparse=False))
step2_2 = (‘ToLog‘, FunctionTransformer(log1p))
step2_3 = (‘ToBinary‘, Binarizer())
step2 = (‘FeatureUnionExt‘, FeatureUnionExt(transformer_list=[step2_1, step2_2, step2_3], idx_list=[[0], [1, 2, 3], [4]]))
step3 = (‘MinMaxScaler‘, MinMaxScaler())
step4 = (‘SelectKBest‘, SelectKBest(chi2, k=3))
step5 = (‘PCA‘, PCA(n_components=2))
step6 = (‘LogisticRegression‘, LogisticRegression(penalty=‘l2‘))

pipeline = Pipeline(steps=[step1, step2, step3, step4, step5, step6])

4 - 自动化调参

　　使用网格搜索调参，代码如下：

from sklearn.model_selection import GridSearchCV

#新建网格搜索对象
#第一参数为待训练的模型
#param_grid为待调参数组成的网格，字典格式，键为参数名称（格式“对象名称__子对象名称__参数名称”），值为可取的参数值列表
grid_search = GridSearchCV(pipeline, param_grid={‘FeatureUnionExt__ToBinary__threshold‘:[1.0, 2.0, 3.0, 4.0], ‘LogisticRegression__C‘:[0.1, 0.2, 0.4, 0.8]})

grid_search.fit(iris.data, iris.target)

5 - 持久化

　　代码如下：

dump(grid_search, ‘grid_search.dmp‘, compress=3)
grid_search = load(‘grid_search.dmp‘)

6 - 参考资料

http://www.cnblogs.com/jasonfreak/p/5448462.html