特征提取

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

注：特征值化是为了计算机更好的去理解数据

  • 特征提取分类:
    • 字典特征提取(特征离散化)
    • 文本特征提取
    • 图像特征提取（深度学习将介绍）

字典特征提取

作用：对字典数据进行特征值化

  • sklearn.feature_extraction.DictVectorizer(sparse=True,…)
    • DictVectorizer.fit_transform(X)
      • X:字典或者包含字典的迭代器返回值
      • 返回sparse矩阵
    • DictVectorizer.get_feature_names() 返回类别名称 
from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer

def dict_demo():
    """
    对字典类型的数据进行特征抽取
    :return: None
    """
    data = [{'city': '北京','temperature':100}, {'city': '上海','temperature':60}, {'city': '深圳','temperature':30}]
    # 1、实例化一个转换器类
    transfer = DictVectorizer(sparse=False)
    # 2、调用fit_transform
    data = transfer.fit_transform(data)
    print("返回的结果:\n", data)
    # 打印特征名字
    print("特征名字：\n", transfer.get_feature_names())

    return None

文本特征提取

作用：对文本数据进行特征值化

  • sklearn.feature_extraction.text.CountVectorizer(stop_words=[])
    • 返回词频矩阵
    • CountVectorizer.fit_transform(X)
      • X:文本或者包含文本字符串的可迭代对象
      • 返回值:返回sparse矩阵
    • CountVectorizer.get_feature_names() 返回值:单词列表
  • sklearn.feature_extraction.text.TfidfVectorizer 
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer

def text_count_demo():
    """
    对文本进行特征抽取，countvetorizer
    :return: None
    """
    data = ["life is short,i like like python", "life is too long,i dislike python"]
    # 1、实例化一个转换器类
    # transfer = CountVectorizer(sparse=False) # 注意,没有sparse这个参数
    transfer = CountVectorizer()
    # 2、调用fit_transform
    data = transfer.fit_transform(data)
    print("文本特征抽取的结果：\n", data.toarray())
    print("返回特征名字：\n", transfer.get_feature_names())

    return None