1.2_数据的特征抽取

现实世界中多数特征都不是连续变量，比如分类、文字、图像等，为了对非连续变量做特征表述，需要对这些特征做数学化表述，因此就用到了特征提取. sklearn.feature_extraction提供了特征提取的很多方法

分类特征变量提取

我们将城市和环境作为字典数据，来进行特征的提取。

sklearn.feature_extraction.DictVectorizer(sparse = True)

将映射列表转换为Numpy数组或scipy.sparse矩阵

• sparse 是否转换为scipy.sparse矩阵表示，默认开启

方法

fit_transform(X,y)

应用并转化映射列表X，y为目标类型

inverse_transform(X[, dict_type])

将Numpy数组或scipy.sparse矩阵转换为映射列表

from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer
onehot = DictVectorizer() # 如果结果不用toarray，请开启sparse=False
instances = [{‘city‘: ‘北京‘,‘temperature‘:100},{‘city‘: ‘上海‘,‘temperature‘:60}, {‘city‘: ‘深圳‘,‘temperature‘:30}]
X = onehot.fit_transform(instances).toarray()
print(onehot.inverse_transform(X))

文本特征提取（只限于英文）

文本的特征提取应用于很多方面，比如说文档分类、垃圾邮件分类和新闻分类。那么文本分类是通过词是否存在、以及词的概率（重要性）来表示。

(1)文档的中词的出现

数值为1表示词表中的这个词出现，为0表示未出现

sklearn.feature_extraction.text.CountVectorizer()

将文本文档的集合转换为计数矩阵（scipy.sparse matrices）

方法

fit_transform(raw_documents,y)

学习词汇词典并返回词汇文档矩阵

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
content = ["life is short,i like python","life is too long,i dislike python"]
vectorizer = CountVectorizer()
print(vectorizer.fit_transform(content).toarray())

需要toarray()方法转变为numpy的数组形式

温馨提示：每个文档中的词，只是整个语料库中所有词，的很小的一部分，这样造成特征向量的稀疏性（很多值为0）为了解决存储和运算速度的问题，使用Python的scipy.sparse矩阵结构

(2)TF-IDF表示词的重要性

TfidfVectorizer会根据指定的公式将文档中的词转换为概率表示。（朴素贝叶斯介绍详细的用法）

class sklearn.feature_extraction.text.TfidfVectorizer()

方法

fit_transform(raw_documents,y)

学习词汇和idf，返回术语文档矩阵。

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
content = ["life is short,i like python","life is too long,i dislike python"]
vectorizer = TfidfVectorizer(stop_words=‘english‘)
print(vectorizer.fit_transform(content).toarray())
print(vectorizer.vocabulary_)

图像特征提取