前言
- 话说，Avik Jain小哥在Github发起了一个百日机器学习编程项目（100-Days-Of-ML-Code），由于其简单、易学、系统等特点，一时间火热无比。
- 学渣看了无比鸡冻，心想我草这特么不是为我准备的么！然后火速去学习，发现虽然没几行，但是还是有一堆代码看不懂啊！
- 学霸看了看可怜的学渣，无奈地说道：这都看不懂，服了，还是我给你细细道来吧！
预习中文图
Day 1.jpg
细细道来
第1步：导入库
# 1.Importing the required libraries
import numpy as np
import pandas as pd
- 导入两个常规的库，后面是定义缩写方便后文引用；
- Numpy是数值计算的扩展包，Panadas是做数据处理；
第2步：导入数据集
# 2.Importing the Dataset
dataset = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/Avik-Jain/100-Days-Of-ML-Code/master/datasets/Data.csv")
dataset.head()
# type(dataset.iloc[:,:-1])
# type(dataset.iloc[:,:-1].values)
X = dataset.iloc[:,:-1].values
y = dataset.iloc[:,3].values
- pd.read_csv()用于导入数据集，可以本地或者url；
- dataset.head()用于查看数据集前5行数据；
- 通过注释掉的两个print可以看出，dataset.iloc[:,:-1]是DataFrame，而dataset.iloc[:,:-1].values是ndarray；
- 将数据集的（所有行和除最后一列外所有列）的数值导入X矩阵，将数据集的（所有行和最后一列）的数值导入y向量；
第3步：处理缺失数据
# 3.Handling the missing data
from sklearn.preprocessing import Imputer
imputer = Imputer(missing_values="NaN",strategy="mean",axis=0)
Z = imputer.fit(X[:,1:3])
Z.statistics_
X[:,1:3] = Z.transform(X[:,1:3])
# X[:,1:3] = imputer.fit_transform(X[:,1:3])
# print(X[:,1:3])
- sklearn.preprocessing四步法：IIFT，不懂的可以看看这里，本例具体如下：
I for Importing，导入某类（class），这里是Imputer；
I for Instantiate，实例化，这里是把类Imputer实例化为imputer；
F for fitting，喂实例数据进行拟合，拟合后生成某些统计量；
T for Transforming，将统计量转换到某处； - 其中，F和T可以一步完成，见注释掉的fit_transform处；
第4步：解析分类数据及创立哑变量
# 4.Encoding categorical data
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder, OneHotEncoder
labelencoder_X = LabelEncoder()
X[:,0] = labelencoder_X.fit_transform(X[:,0])
print(X[:,0])
labelencoder_y = LabelEncoder()
y = labelencoder_y.fit_transform(y)
print(y)
# Creating a dummy variable
onehotencoder = OneHotEncoder(categorical_features = [0])
type(X)
type(onehotencoder.fit_transform(X))
X = onehotencoder.fit_transform(X).toarray()
type(onehotencoder.fit_transform(X).toarray())
- LabelEncoder用于将分类变量里的字符型数据转化为数值型数据； OneHotEncoder用于哑变量的独热编码；
- OneHotEncoder无法直接对字符型变量进行编码，需要先通过LabelEncoder将字符型变量转换为数值型变量；
- toarray()的作用是将coo_matrix转化为ndarray，这里的3个type可以解释，结果分别是：ndarray，coo_matrix，ndarray；
第5步：拆分数据集为训练集合和测试集合
# 5.Splitting the dataset into test set and training set
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train,X_test,y_train,y_test = train_test_split(X,y,test_size=0.2,random_state=0)
- 注意train_test_split()括号里的arguments，和它等号左侧各数据集的摆放顺序：先训练集后测试集；
第6步：特征量化
# 6.Feature scaling
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
sc_X = StandardScaler()
X_train = sc_X.fit_transform(X_train)
X_test = sc_X.tranform(X_test)
print(X_train);print(X_test)
- 还是sklearn.preprocessing的IIFT四步法；
- 为什么先是fit_transform而后是只有tranform可以看这里的解释；
总结
- numpy，pandas，sklearn是库（Library）；
- sklearn.preprocessing，sklearn.model_selection是sklearn库里的模块（Module）；
- Imputer()，LabelEncoder()，OneHotEncoder()，StandardScaler()这四个是类（Class）函数，train_test_split()是方法（Method）函数；
复习
最后，奉上完整代码和英文图供复习：
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Thu Sep 13 20:33:51 2018
@author: wongz
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# 1.Importing the required libraries
import numpy as np
import pandas as pd
# 2.Importing the Dataset
dataset = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/Avik-Jain/100-Days-Of-ML-Code/master/datasets/Data.csv")
dataset.head()
# type(dataset.iloc[:,:-1])
# type(dataset.iloc[:,:-1].values)
X = dataset.iloc[:,:-1].values
y = dataset.iloc[:,3].values
# 3.Handling the missing data
from sklearn.preprocessing import Imputer
imputer = Imputer(missing_values="NaN",strategy="mean",axis=0)
Z = imputer.fit(X[:,1:3])
Z.statistics_
X[:,1:3] = Z.transform(X[:,1:3])
# X[:,1:3] = imputer.fit_transform(X[:,1:3])
# print(X[:,1:3])
# 4.Encoding categorical data
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder, OneHotEncoder
labelencoder_X = LabelEncoder()
X[:,0] = labelencoder_X.fit_transform(X[:,0])
print(X[:,0])
labelencoder_y = LabelEncoder()
y = labelencoder_y.fit_transform(y)
print(y)
# Creating a dummy variable
onehotencoder = OneHotEncoder(categorical_features = [0])
type(X)
type(onehotencoder.fit_transform(X))
X = onehotencoder.fit_transform(X).toarray()
type(onehotencoder.fit_transform(X).toarray())
# 5.Splitting the dataset into test set and training set
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train,X_test,y_train,y_test = train_test_split(X,y,test_size=0.2,random_state=0)
# 6.Feature scaling
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
sc_X = StandardScaler()
X_train = sc_X.fit_transform(X_train)
X_test = sc_X.tranform(X_test)
print(X_train);print(X_test)
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