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1.1 VarianceThreshold 低方差过滤特征选择
特征工程
就是对特征进行相关的处理，一般使用pandas来进行数据清洗和数据处理、使用sklearn来进行特征工程。特征工程是将任意数据(如文本或图像)转换为可用于机器学习的数字特征。
步骤：特征提取（dataframe类型不用）---- 无量纲化（预处理）---- 降维
API：
DictVectorizer 字典特征提取
CountVectorizer 文本特征提取
TfidfVectorizer TF-IDF文本特征词的重要程度特征提取
MinMaxScaler 归一化
StandardScaler 标准化
VarianceThreshold 底方差过滤降维
PCA 主成分分析降维一、特征提取
1、字典特征提取
稀疏矩阵：一个矩阵中大部分元素为零，只有少数元素是非零的矩阵。由于稀疏矩阵中零元素非常多，存储和处理稀疏矩阵时，通常会采用特殊的存储格式，以节省内存空间并提高计算效率
三元组表：一种稀疏矩阵类型数据,存储非零元素的行索引、列索引和值：（行，列）值
非稀疏矩阵（稠密矩阵）：是指矩阵中非零元素的数量与总元素数量相比接近或相等，也就是说矩阵中的大部分元素都是非零的。通常采用二维数组形式存储
from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer示例：
（稀疏矩阵对象调用toarray()函数, 得到类型为ndarray的二维稀疏矩阵 ）
2、文本特征提取
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer构造函数关键字参数stop_words，值为list，表示词的黑名单(不提取的词) fit_transform函数的返回值为稀疏矩阵
2.1 英文文本提取
2.2 中文文本提取
中文文本不像英文文本，中文文本文字之间没有空格，所以要先分词，一般使用jieba分词
# 下载jieba组件
pip install jieba示例：
3、TF-IDF文本特征词的重要程度特征提取
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer词频(Term Frequency, TF), 表示一个词在当前篇文章中的重要性
逆文档频率(Inverse Document Frequency, IDF), 反映了词在整个文档集合中的稀有程度
逆文档频率衡量一个词的普遍重要性。如果一个词在许多文档中都出现，那么它的重要性就会降低。
代码与CountVectorizer的示例基本相同,仅仅把CountVectorizer改为TfidfVectorizer即可，继续上面中文文本提取的示例修改（把三段文字分别看成三份文档）
（这里方便对比数据，用的pandas做了个表）
根据输出结果可以看到，明明 “喜欢” 出现次数最多，反而在每一篇的重要性偏低，这是为什么？
这里要注意，TF-IDF 的核心假设：一个词如果在很多文档都出现，那它对区分文档就没有什么价值。IDF 的作用是抑制全局高频词的影响，以突出在某些文档中特有的、有区分度的词。
所以，“喜欢” 在每一份文档中都出现了，它的重要性反而比较低，“小明” 只在第一篇中出现过，所以 “小明” 在第一篇中的重要性很高
由此可见，TF-IDF有着严重的局限性，一定要注意其符不符合使用场景，误伤高频关键词！！
二、无量纲化-预处理
无量纲，即没有单位的数据，无量纲化包括"归一化"和"标准化", 为什么要进行无量纲化呢？
是为了去掉单位影响，提取本质参数，让方程、数据或现象在数值计算和理论分析中更简单、更稳定、更有可比性
1 MinMaxScaler 归一化
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler通过对原始数据进行变换把数据映射到指定区间(默认为0-1)
归一化公式是：
示例：
（缺点：最大值和最小值容易受到影响，所以鲁棒性较差，常使用标准化的无量纲化 ）
2 normalize归一化
from sklearn.preprocessing import normalize
normalize(data, norm='l2', axis=1)
# data是要归一化的数据
# norm是使用那种归一化:"l1" "l2" "max"
# axis=0是列 axis=1是行normalize 归一化主要指把数据按某种规则缩放到一个统一的尺度（常见是 0~1 或者向量长度为 1），以减少量纲和数值范围对计算的影响
L1：绝对值相加作为分母，，特征值作为分子
L2：平方相加作为分母，特征值作为分子
max：max作为分母，特征值作为分子
示例：
3 StandardScaler 标准化
from sklearn.preprocessing import StandardScale在机器学习中，标准化是一种数据预处理技术，也称为数据归一化或特征缩放。它的目的是将不同特征的数值范围缩放到统一的标准范围，以便更好地适应一些机器学习算法，特别是那些对输入数据的尺度敏感的算法
这是标准化前后分布的对比图：左边是原始数据（均值 50，标准差 10），右边是 StandardScaler 标准化后（均值变成 0，标准差变成 1）。就是把左边的分布“平移+缩放”成右边的形状
三、特征降维
实际数据中,有时候特征很多,会增加计算量,降维就是去掉一些特征,或者转化多个特征为少量个特征，特征降维其目的：是减少数据集的维度，同时尽可能保留数据的重要信息。
1、特征选择
1.1 VarianceThreshold 低方差过滤特征选择
from sklearn.feature_selection import VarianceThreshold如果一个特征的方差很小，说明这个特征的值在样本中几乎相同或变化不大，包含的信息量很少，模型很难通过该特征区分不同的对象
1.2 主成份分析（PCA）
from sklearn.decomposition import PCA
PCA(n_components=None)
n_components:
实参为小数时：表示降维后保留百分之多少的信息
实参为整数时：表示减少到多少特征PCA的核心目标是从原始特征空间中找到一个新的坐标系统，使得数据在新坐标轴上的投影能够最大程度地保留数据的方差，同时减少数据的维度
