Python資料分析與視覺化技術應用

– 23 分鐘閱讀

NumPy 與 Pandas 是 Python 資料科學領域的常用工具，提供高效的資料處理能力。資料分析的第一步通常是計算基本統計量，例如均值、標準差、最大值和最小值，這些指標可以幫助我們快速掌握資料的分佈情況。瞭解資料分佈後，我們可以選擇合適的視覺化方法，例如折線圖、直方圖或散點圖，更直觀地呈現資料的特性與趨勢。此外，人工智慧的應用也逐漸融入資料分析流程，例如在資料預處理階段使用機器學習演算法進行資料清洗、轉換和規範化，以及在資料視覺化階段使用更進階的圖表和圖形來展現資料的模式和關係。

玄貓的技術分享：資料分析與視覺化

在進行資料分析時，瞭解資料的分佈和趨勢是非常重要的。今天，我們將探討如何使用Python來進行資料分析和視覺化。

資料分析

首先，我們需要了解資料的基本統計量，包括均值、標準差、最大值和最小值等。這些指標可以幫助我們快速瞭解資料的分佈情況。

import numpy as np

# 定義資料
data = np.array([0.237609, 0.592941, -0.270533, 0.377436, 0.247676, 0.085102, 0.098698, 0.363787, -0.018307, 0.277838, -0.638672, 0.771679, 0.005274, 0.798278, -0.137458, -0.190321, 0.909412, 0.101288, -0.110474, 0.066928, -0.339848, -0.689281, -1.175575])

# 計算均值
mean = np.mean(data)
print("均值：", mean)

# 計算標準差
std = np.std(data)
print("標準差：", std)

# 計算最大值和最小值
max_value = np.max(data)
min_value = np.min(data)
print("最大值：", max_value)
print("最小值：", min_value)

內容解密：

在上面的程式碼中，我們使用了NumPy函式庫來進行資料分析。首先，我們定義了資料陣列data，然後使用np.mean()函式計算了均值，使用np.std()函式計算了標準差，使用np.max()和np.min()函式計算了最大值和最小值。

資料視覺化

除了資料分析外，視覺化也是非常重要的。它可以幫助我們更好地理解資料的分佈和趨勢。

  flowchart TD
    A[資料分析] --> B[視覺化]
    B --> C[折線圖]
    C --> D[直方圖]
    D --> E[散點圖]

圖表翻譯：

在上面的Mermaid圖表中，我們展示了資料分析和視覺化之間的關係。首先，我們進行資料分析，然後根據分析結果選擇合適的視覺化方式，例如折線圖、直方圖或散點圖等。

人工智慧在資料分析中的應用

人工智慧（AI）在資料分析中的應用已經成為了一個熱門的研究領域。隨著資料量的不斷增大，傳統的資料分析方法已經不能滿足現代的需求。因此，人工智慧在資料分析中的應用已經成為了一個重要的研究方向。

資料預處理

在進行資料分析之前，需要對資料進行預處理。這包括了資料清洗、資料轉換和資料規範化等步驟。資料清洗是指移除資料中的錯誤和不完整的資料，資料轉換是指將資料轉換為適合分析的格式，資料規範化是指將資料規範化為相同的尺度。

內容解密：

import pandas as pd

# 載入資料
data = pd.read_csv('data.csv')

# 移除錯誤和不完整的資料
data = data.dropna()

# 將資料轉換為適合分析的格式
data = pd.get_dummies(data)

# 將資料規範化為相同的尺度
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scaler = StandardScaler()
data = scaler.fit_transform(data)

資料視覺化

資料視覺化是指使用圖表和圖形來展示資料的分佈和關係。這可以幫助我們更好地理解資料的特點和模式。

圖表翻譯：

  graph LR
    A[資料] --> B[視覺化]
    B --> C[圖表]
    C --> D[圖形]
    D --> E[分佈]
    E --> F[關係]
圖表翻譯：
  graph LR
    A[人工智慧] --> B[資料分析]
    B --> C[預處理]
    C --> D[視覺化]
    D --> E[分析]
    E --> F[預測]

金融資料分析：深入探討財務趨勢

在金融資料分析中，理解各項財務指標的變化對於投資者和企業決策者至關重要。這篇文章將深入探討一組財務資料，包括收入、支出、利潤率等，並利用資料分析技術來揭示潛在的財務趨勢和風險。

收入分析

收入是企業財務健康的重要指標。觀察以下資料：

  • 2.69
  • 378.66
  • 123.50
  • 69.99

這些資料代表了企業在不同時間點的收入情況。透過對這些資料的分析，可以看出企業的收入呈現出一定的波動性。例如，收入從2.69迅速增加到378.66，然後又下降到123.50，最後穩定在69.99。這種波動可能與市場需求、競爭環境或企業自身的經營策略有關。

支出分析

支出是企業財務管理的另一個重要方面。觀察以下資料：

  • 0
  • 0
  • 0
  • 0
  • 0

這些資料表明企業在某一時期內沒有任何支出，這可能是由於企業暫時沒有任何開支，或是這些資料代表了一個特殊的情況，如企業暫停營運等。

利潤率分析

利潤率是衡量企業盈利能力的重要指標。觀察以下資料：

  • 0.014724
  • –0.059752
  • 0.061458
  • 0.215153
  • –0.225775
  • 0.247998
  • –0.108300
  • –0.009431
  • –0.255425
  • –1.514654
  • –1.387024

這些資料代表了企業在不同時間點的利潤率情況。可以看出，企業的利潤率存在著較大的波動，甚至出現了負值，這可能表示企業在某些時期面臨著虧損。

內容解密：

上述分析過程中，我們使用了基本的資料分析技術來理解企業的財務狀況。這包括了對收入、支出和利潤率的觀察和分析。透過這些分析，可以為企業提供有價值的資訊，以便其做出更好的決策。

圖表翻譯：

下面的Mermaid圖表展示了企業收入和利潤率之間的關係：

  flowchart TD
    A[收入] --> B[利潤率]
    B --> C[虧損或盈利]
    C --> D[財務決策]

這個圖表顯示了收入對利潤率的影響，以及如何根據這些資料做出財務決策。

圖表解釋：

這個圖表使用Mermaid語法來視覺化地展示企業收入和利潤率之間的關係。透過這個圖表，可以清晰地看到收入如何影響利潤率，以及如何根據這些資訊做出合理的財務決策。

人工智慧在資料分析中的應用

人工智慧（AI）在資料分析中的應用已經成為了一個非常熱門的研究領域。隨著資料量的不斷增大，傳統的資料分析方法已經不能滿足現代企業的需求。因此，人工智慧在資料分析中的應用已經成為了一個非常重要的研究方向。

資料預處理

在進行資料分析之前，首先需要對資料進行預處理。這包括了資料清洗、資料轉換、資料歸一化等步驟。資料清洗是指刪除資料中的錯誤或遺漏值，資料轉換是指將資料轉換為適合分析的格式，資料歸一化是指將資料轉換為統一的尺度。

import pandas as pd

# 載入資料
data = pd.read_csv('data.csv')

# 刪除錯誤或遺漏值
data.dropna(inplace=True)

# 將資料轉換為適合分析的格式
data['column'] = pd.to_numeric(data['column'], errors='coerce')

# 將資料歸一化
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
scaler = MinMaxScaler()
data[['column1', 'column2']] = scaler.fit_transform(data[['column1', 'column2']])

內容解密

在上面的程式碼中，我們首先載入了資料，並刪除了錯誤或遺漏值。然後，我們將資料轉換為適合分析的格式，並將資料歸一化。這些步驟都是非常重要的，因為它們可以確保資料的品質和準確性。

資料視覺化

資料視覺化是指使用圖表和圖形來展示資料的分佈和關係。這可以幫助我們更好地理解資料的特點和趨勢。

  flowchart TD
    A[資料] --> B[視覺化]
    B --> C[圖表]
    C --> D[圖形]
    D --> E[展示]

圖表翻譯

在上面的Mermaid圖表中，我們展示了資料視覺化的流程。首先，我們有資料，然後我們使用視覺化工具將資料轉換為圖表和圖形。最後，我們展示了圖表和圖形，以幫助我們更好地理解資料的特點和趨勢。

進一步瞭解前向選取法

在進行特徵選取時，前向選取法（Forward Selection）是一種常見的方法。這種方法的基本思想是從空集合開始，逐步新增最能提高模型效能的特徵，直到滿足停止條件。

實作前向選取法

要實作前向選取法，我們可以使用 mlxtend 函式庫，它包含了大多數根據包裝器方法的特徵選取技術。需要注意的是，mlxtend 的實作中，停止條件是任意設定的特徵數量。

程式碼實作

# 將資料分割為訓練集和測試集
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.20, random_state=42)

# 匯入必要的函式庫
from mlxtend.feature_selection import SequentialFeatureSelector as SFS
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 建立前向選取法物件
sfs = SFS(LinearRegression(),
          k_features=5,
          forward=True,
          floating=False,
          scoring='r2',
          cv=0)

# 適應模型
sfs.fit(X_train, y_train)

# 列印選取的特徵
print(sfs.k_feature_names_)

解釋

在上述程式碼中，我們首先將資料分割為訓練集和測試集。然後，我們匯入必要的函式庫，包括 mlxtend 和 sklearn。接下來，我們建立一個前向選取法物件，指定線性迴歸模型、最多選取 5 個特徵、使用前向選取法、不使用浮動視窗、評估指標為 R²、交叉驗證折數為 0。最後，我們適應模型並列印選取的特徵。

Mermaid 圖表：前向選取法流程

  flowchart TD
    A[開始] --> B[初始化空集合]
    B --> C[計算所有特徵的評估指標]
    C --> D[選取評估指標最高的特徵]
    D --> E[新增選取的特徵到集合中]
    E --> F[檢查停止條件]
    F -->|滿足| G[輸出選取的特徵]
    F -->|不滿足| C

圖表翻譯

上述 Mermaid 圖表展示了前向選取法的流程。首先，我們初始化一個空集合。然後，我們計算所有特徵的評估指標，並選取評估指標最高的特徵。接下來，我們新增選取的特徵到集合中，並檢查停止條件。如果滿足停止條件，我們輸出選取的特徵；否則，我們繼續計算和選取特徵。

特徵選擇技術：順序向前選擇（SFS）

在進行機器學習任務時，特徵選擇是一個至關重要的步驟。順序向前選擇（SFS）是一種常用的特徵選擇方法，它可以根據特定的評估標準選擇出最優的特徵子集。

SFS過程

SFS過程涉及以下步驟：

  1. 選擇評估標準：首先，我們需要選擇一個評估標準來評估特徵的優劣。常用的評估標準包括線性迴歸、KNN等。
  2. 設定引數：接下來，我們需要設定SFS的引數，包括要選擇的特徵數量、是否使用交叉驗證等。
  3. 進行SFS：然後，我們可以使用SFS演算法進行特徵選擇。SFS會根據評估標準和設定的引數，逐步選擇出最優的特徵子集。

例項演示

以下是使用SFS進行特徵選擇的例項演示：

from mlxtend.feature_selection import SequentialFeatureSelector as SFS
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 將資料分割為訓練集和測試集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 初始化SFS物件
sfs = SFS(LinearRegression(), k_features=5, forward=True, floating=False)

# 執行SFS
sfs.fit(X_train, y_train)

# 輸出選擇的特徵
print(sfs.k_feature_names_)

結果分析

SFS會輸出選擇的特徵子集和對應的評估標準值。以下是輸出的結果：

Index(['V10', 'V12', 'V14', 'V16', 'V17'], dtype='object')

這表示SFS選擇了V10、V12、V14、V16和V17五個特徵為最優的特徵子集。

KNN分類別器與交叉驗證

除了線性迴歸外，我們還可以使用KNN分類別器和交叉驗證來進行SFS。以下是例項演示：

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

# 初始化SFS物件
sfs = SFS(KNeighborsClassifier(), k_features=5, forward=True, floating=False, scoring='accuracy', cv=5)

# 執行SFS
sfs.fit(X_train, y_train)

# 輸出選擇的特徵
print(sfs.k_feature_names_)

這會輸出選擇的特徵子集和對應的評估標準值。

圖表翻譯：

  flowchart TD
    A[開始] --> B[設定引數]
    B --> C[進行SFS]
    C --> D[輸出選擇的特徵]
    D --> E[結果分析]

這個流程圖描述了SFS的整個過程，從設定引數到輸出選擇的特徵。

特徵選擇結果分析

在進行特徵選擇的過程中，我們使用了順向特徵選擇（SFS）演算法來篩選出最有用的特徵。以下是選擇結果的詳細分析：

特徵子集

選擇出的特徵子集儲存在 sfs.subsets_ 中，該變數包含了不同數量的特徵子集及其對應的交叉驗證評分、平均評分和特徵名稱。從輸出結果可以看到，共選擇出了5個特徵子集，每個子集包含了1到5個特徵。

評分結果

每個特徵子集都有一個對應的評分結果，包括交叉驗證評分（cv_scores）和平均評分（avg_score）。這些評分結果反映了每個特徵子集在模型中的表現。

預測評分

對於最終選擇出的5個特徵，模型的預測評分為0.9994733261647173，這表明模型在這些特徵上的預測能力非常強。

詳細評分資訊

透過輸入 pd.DataFrame.from_dict(sfs.get_metric_dict()).T，我們可以獲得更詳細的評分資訊，包括每個特徵子集的標準差、標準誤差等指標。這些資訊可以幫助我們更好地理解每個特徵子集的表現。

內容解密：

在這個過程中，我們使用了Python的 sklearn 套件來實作順向特徵選擇演算法。首先，我們需要匯入必要的套件和載入資料。然後，我們建立了一個 SequentialFeatureSelector 物件，並設定了相關的引數，例如 k_features 和 forward。接下來，我們使用 fit 方法來訓練模型，並獲得了選擇出的特徵子集和評分結果。最後，我們使用 get_metric_dict 方法來獲得更詳細的評分資訊。

圖表翻譯：

以下是使用Mermaid語法繪製的流程圖，展示了順向特徵選擇演算法的執行過程：

  flowchart TD
    A[載入資料] --> B[建立SequentialFeatureSelector物件]
    B --> C[設定引數]
    C --> D[訓練模型]
    D --> E[獲得選擇出的特徵子集和評分結果]
    E --> F[獲得詳細評分資訊]

這個流程圖展示了順向特徵選擇演算法的主要步驟，包括載入資料、建立模型、設定引數、訓練模型和獲得結果。

資料分析與視覺化

在進行資料分析時，瞭解資料的分佈和趨勢是非常重要的。透過視覺化工具，可以更直觀地展示資料的變化和規律。在這個例子中，我們看到了一系列的數值，這些數值可能代表著某種實驗結果、測量資料或者模型的預測值。

資料分佈分析

首先，讓我們觀察給出的數值序列： 0.000027、0.000023、0.000058、0.00007、0.000069、0.000059

這些數值看起來非常小，可能是某種測量或計算的結果。為了更好地理解這些資料，我們可以使用統計方法來分析它們的分佈。

統計分析

import numpy as np

# 給出的數值序列
values = [0.000027, 0.000023, 0.000058, 0.00007, 0.000069, 0.000059]

# 計算平均值和標準差
mean_value = np.mean(values)
std_dev = np.std(values)

print(f"平均值：{mean_value}")
print(f"標準差：{std_dev}")

視覺化工具

除了資料分析外，視覺化也是理解資料的一個重要方面。透過繪製圖表，可以直觀地展示資料的趨勢和變化。

繪製資料圖表

  graph LR
    A[資料點1] --> B[資料點2]
    B --> C[資料點3]
    C --> D[資料點4]
    D --> E[資料點5]
    E --> F[資料點6]

圖表翻譯：

上述的Mermaid圖表展示了給出的數值序列的連續關係，每個節點代表一個資料點，箭頭表示了它們之間的順序關係。這種視覺化方式有助於我們快速地看到資料的變化趨勢。

模型預測分析

給出的另外一些數值看起來像是模型預測的結果： 0.999333、0.999412、0.999451、0.999473

這些數值非常接近1，可能代表著某種機器學習模型的預測準確率或置信度。

預測結果分析

# 給出的預測結果
predictions = [0.999333, 0.999412, 0.999451, 0.999473]

# 計算平均預測值
avg_prediction = sum(predictions) / len(predictions)

print(f"平均預測值：{avg_prediction}")

後向消除法（Backward Elimination）在機器學習中的應用

後向消除法是一種特徵選擇技術，與前向逐步選擇（Forward Stepwise Selection）相反，它從包含所有特徵的完整模型開始，目的是在每次迭代中消除最不重要的特徵（具有最高p值且大於顯著性水平的特徵），直到模型效能不再改善。

實作後向逐步選擇

要實作後向逐步選擇，我們可以使用mlxtend函式庫。以下是實作步驟：

  1. 匯入必要函式庫：首先，我們需要匯入pandas、numpy和mlxtend函式庫，以便進行資料操作和特徵選擇。
  2. 載入資料：載入信用卡資料集，並建立一個DataFrame。
  3. 分割資料：將資料分割為訓練集和測試集。
  4. 初始化後向逐步選擇器：使用SequentialFeatureSelector類別初始化後向逐步選擇器，指定使用的分類別器（本例中為ExtraTreeClassifier）、要保留的特徵數、是否進行前向選擇（設為False表示後向選擇）、是否進行浮動選擇、評估指標（本例中為準確率）以及交叉驗證折數。
  5. 適配模型：使用訓練集適配後向逐步選擇器。
  6. 列印選擇的特徵：最後，列印預出被選擇的特徵。

程式碼實作

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from mlxtend.feature_selection import SequentialFeatureSelector as SFS
from sklearn.tree import ExtraTreeClassifier

# 載入資料
csv_data = '../data/datasets/creditcard.csv'
df = pd.read_csv(csv_data, delimiter=',')

# 分割資料
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.20, random_state=42)

# 初始化後向逐步選擇器
sfs_back = SFS(ExtraTreeClassifier(), k_features=5, forward=False, floating=False, scoring='accuracy', cv=5, n_jobs=-1)

# 適配模型
sfs_back.fit(X_train, y_train)

# 列印選擇的特徵
print(sfs_back.k_feature_names_)

結果分析

後向消除法可以幫助我們找出對模型效能貢獻最小的特徵，並將其消除，以簡化模型並提高其泛化能力。透過分析被選擇的特徵，我們可以更好地理解哪些特徵對於預測信用卡交易是否為欺詐具有重要意義。

圖表翻譯：

  flowchart TD
    A[載入資料] --> B[分割資料]
    B --> C[初始化後向逐步選擇器]
    C --> D[適配模型]
    D --> E[列印選擇的特徵]

此圖表展示了後向消除法的實作流程，從載入資料開始，到分割資料、初始化後向逐步選擇器、適配模型，最後列印預出被選擇的特徵。

特徵選擇與後向消除

在進行機器學習任務時，選擇適合的特徵對於模型的效能有著重要的影響。這裡，我們使用了ExtraTreeClassifier作為估計器，並設定了後向消除（backward elimination）技術的引數。

首先，我們觀察到選擇的特徵名稱：

print(sfs_back.k_feature_names_)

輸出結果為：

Index(['Time', 'V2', 'V6', 'V10', 'V17'], dtype='object')

這表明我們已經選擇了這些特徵來進行後續的分析。

接下來，我們可以繪製效能與特徵數量的關係圖，以便更好地理解特徵選擇的過程：

from mlxtend.plotting import plot_sequential_feature_selection as plot_sfs
import matplotlib.pyplot as plt

fig = plot_sfs(sfs_back.get_metric_dict(), kind='std_dev')
plt.title('後向消除')
plt.grid()
plt.show()

這個圖表展示了在後向消除過程中，模型的效能如何隨著特徵數量的變化而改變。透過這個圖表，我們可以更好地瞭解哪些特徵對於模型的效能有著重要的影響。

圖表翻譯：

上述圖表展示了後向消除過程中，模型的效能如何隨著特徵數量的變化而改變。x軸代表了特徵的數量，y軸代表了模型的效能。透過這個圖表，我們可以觀察到，在不同的特徵組合下，模型的效能如何變化。這有助於我們更好地瞭解哪些特徵對於模型的效能有著重要的影響，並進一步最佳化模型。

內容解密：

在進行特徵選擇時，後向消除是一種常用的技術。它的基本思想是從所有可用的特徵開始，逐步消除對模型效能影響最小的特徵，直到找到最優的特徵子集。透過這個過程，我們可以找出哪些特徵對於模型的效能有著重要的影響，並將其納入最終的模型中。

在上述程式碼中，我們使用了ExtraTreeClassifier作為估計器，並設定了後向消除技術的引數。然後，我們繪製了效能與特徵數量的關係圖，以便更好地理解特徵選擇的過程。透過這個圖表，我們可以觀察到，在不同的特徵組合下，模型的效能如何變化，並進一步最佳化模型。

使用隨機森林分類別器進行特徵選擇

在進行機器學習任務時，特徵選擇是一個非常重要的步驟。它可以幫助我們篩選出最有用的特徵，從而提高模型的效能。這裡，我們將使用隨機森林分類別器（RandomForestClassifier）作為另一個例子來演示特徵選擇的過程。

使用隨機森林分類別器進行特徵選擇

首先，我們需要匯入必要的函式庫和資料。然後，我們可以使用隨機森林分類別器來進行特徵選擇。

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from mlxtend.feature_selection import SequentialFeatureSelector as SFS
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

# 載入資料
csv_data = '../data/datasets/creditcard.csv'
df = pd.read_csv(csv_data, delimiter=',')

# 將資料分割為訓練集和測試集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.20, random_state=42)

# 建立隨機森林分類別器
sfs_back = SFS(RandomForestClassifier(), k_features=5, forward=False, floating=False, scoring='accuracy', cv=5, n_jobs=-1)

# 執行特徵選擇
sfs_back.fit(X_train, y_train)

# 列印選擇的特徵
print(sfs_back.k_feature_names_)

Exhaustive Feature Selection

Exhaustive Feature Selection是一種暴力評估特徵子集的方法，它會評估所有可能的特徵組合。例如，如果有三個特徵，模型會被測試以每個特徵單獨、然後是每對特徵的組合，最後是所有三個特徵的組合。這種方法與其他包裝方法一樣，計算成本很高，因為它需要搜尋所有可能的組合。

要實作這種方法，我們可以使用mlxtend.feature_selection函式庫中的ExhaustiveFeatureSelector函式。如下面的指令碼所示，這個類別有min_features和max_features屬性，可以用來指定最小和最大想要在組閤中包含的特徵數量。

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from mlxtend.feature_selection import ExhaustiveFeatureSelector as EFS

# 載入資料
csv_data = '../data/creditcard.csv'
df = pd.read_csv(csv_data)

# 建立KNN分類別器
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5)

# 建立ExhaustiveFeatureSelector
efs = EFS(knn, min_features=1, max_features=5, cv=5)

# 執行特徵選擇
efs.fit(X_train, y_train)

# 列印選擇的特徵
print(efs.k_feature_names_)

圖表翻譯：

  flowchart TD
    A[開始] --> B[載入資料]
    B --> C[分割資料]
    C --> D[建立模型]
    D --> E[執行特徵選擇]
    E --> F[列印選擇的特徵]

內容解密：

  1. 載入資料：首先，我們需要載入資料。在這個例子中，我們使用pd.read_csv函式來載入CSV檔案。
  2. 分割資料：然後，我們需要將資料分割為訓練集和測試集。這可以使用train_test_split函式來完成。
  3. 建立模型：接下來，我們需要建立一個模型。在這個例子中，我們使用RandomForestClassifier來建立一個隨機森林分類別器。
  4. 執行特徵選擇：然後，我們需要執行特徵選擇。這可以使用fit方法來完成。
  5. 列印選擇的特徵：最後，我們需要列印選擇的特徵。這可以使用print函式來完成。

圖表說明：

這個圖表展示了特徵選擇的過程。它包括載入資料、分割資料、建立模型、執行特徵選擇和列印選擇的特徵等步驟。

特徵選取與萃取

在機器學習中，特徵選取與萃取是一個至關重要的步驟。它能夠幫助我們篩選出最有用的特徵，以提高模型的效能和降低過擬合的風險。

分割資料

首先，我們需要將資料分割成訓練集和測試集。這可以使用 train_test_split 函式來完成：

from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.20, random_state=42)

特徵選取

接下來，我們可以使用嵌入式方法（Embedded Methods）來進行特徵選取。嵌入式方法是指在模型訓練的過程中同時進行特徵選取。這種方法可以避免過擬合和高變異性的問題。

包裝式方法（Wrapper Methods）

包裝式方法是指使用評估指標來選取特徵。這種方法可以使用 EFS 類別來實作：

from skfeature.function import EFS
efs1 = EFS(knn, min_features=2, max_features=4, scoring='accuracy', print_progress=True, cv=5)
efs1 = efs1.fit(X_train, y_train)
print('Best accuracy score: %.2f' % efs1.best_score_)
print('Best subset (indices):', efs1.best_idx_)
print('Best subset (corresponding names):', efs1.best_feature_names_)

嵌入式方法（Embedded Methods）

嵌入式方法是指在模型訓練的過程中同時進行特徵選取。這種方法可以使用 Lasso 類別來實作：

from sklearn.linear_model import Lasso
lasso = Lasso(alpha=0.1)
lasso = lasso.fit(X_train, y_train)

Lasso 是一種收縮方法（Shrinkage Method），它使用 L1 正則化（L1 Regularization）來進行特徵選取。L1 正則化是指在損失函式中新增一個項，該項是模型複雜度的衡量標準。

L1 正則化

L1 正則化的公式如下：

L1 Regularization = \sum_{i=0}^{N} (y_i - \sum_{j=0}^{M} x_{ij} w_j)^2 + \alpha \sum_{j=0}^{M} |w_j|

其中，$\alpha$ 是一個非負的超引數，控制著正則化項的強度。

圖表翻譯：
  graph LR
    A[資料分割] --> B[特徵選取]
    B --> C[嵌入式方法]
    C --> D[Lasso]
    D --> E[特徵選取]
    E --> F[模型訓練]
    F --> G[模型評估]

此圖表展示了資料分割、特徵選取、嵌入式方法、Lasso、特徵選取、模型訓練和模型評估之間的關係。

特徵工程技術在機器學習中的應用

在機器學習中，特徵工程是一個至關重要的步驟，它涉及選擇和轉換原始資料的特徵，以提高模型的效能。其中，Lasso（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator）是一種常用的特徵選擇方法，它透過在損失函式中新增一個正則化項來實作特徵選擇。

Lasso 的工作原理

Lasso 的工作原理是透過新增一個正則化項到損失函式中，以控制模型的複雜度。這個正則化項是根據 L1 正則化的，它會將模型的係數縮小，從而實作特徵選擇。Lasso 的 hyperparameter α 控制了正則化項的強度，α 的值越大，正則化項的強度越大，模型的複雜度越低。

使用 Lasso 進行特徵選擇

下面是一個使用 Lasso 進行特徵選擇的例子：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import Lasso
from sklearn.feature_selection import SelectFromModel

# 載入資料
csv_data = '../data/creditcard.csv'
df = pd.read_csv(csv_data, delimiter=',')

# 分割資料
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(df.drop('target', axis=1), df['target'], test_size=0.2, random_state=42)

# 建立 Lasso 模型
lasso = Lasso(alpha=0.01)

# 選擇特徵
sel_ = SelectFromModel(lasso)
sel_.fit(X_train, y_train)

# 列出選擇的特徵
selected_feat = sel_.get_support(indices=True)
print(selected_feat)

# 列出總特徵數、選擇的特徵數和係數縮小到零的特徵數
print('總特徵數：{}'.format(X_train.shape[1]))
print('選擇的特徵數：{}'.format(len(selected_feat)))
print('係數縮小到零的特徵數：{}'.format(np.sum(lasso.coef_ == 0)))

這個例子中，我們使用 Lasso 進行特徵選擇，設定 α 的值為 0.01。然後，我們列出選擇的特徵、總特徵數、選擇的特徵數和係數縮小到零的特徵數。

使用 eli5 列出權重值

我們可以使用 eli5 列出 Lasso 模型的權重值：

import eli5

# 列出權重值
eli5.show_weights(lasso, top=10)

這個例子中，我們使用 eli5 列出 Lasso 模型的前 10 個權重值。

線性迴歸模型與特徵重要性分析

資料載入與預處理

首先，我們需要載入資料並進行預處理。假設我們有一個 CSV 檔案，包含了我們要分析的資料。我們使用 pandas 的 read_csv 函式來載入資料。

import pandas as pd

# 載入 CSV 資料
df = pd.read_csv('data.csv', delimiter=',')

接下來，我們可以使用 head 方法來檢視資料的前幾行，以確保資料載入正確。

# 檢視資料的前幾行
print(df.head())

資料分割

為了進行模型訓練和測試，我們需要將資料分割成訓練集和測試集。我們使用 scikit-learn 的 train_test_split 函式來進行資料分割。

from sklearn.model_selection import train_test_split

# 分割資料成訓練集和測試集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.20, random_state=42)

線性迴歸模型建立

接下來，我們建立一個線性迴歸模型，使用 Lasso 迴歸演算法。Lasso 迴歸是一種線性迴歸模型，使用 L1 正則化來減少過擬合的問題。

from sklearn import linear_model

# 建立 Lasso 迴歸模型
regressor = linear_model.Lasso(alpha=0.000185, positive=True, fit_intercept=False, max_iter=1000, tol=0.0001)

模型訓練

現在，我們可以使用訓練資料來訓練模型。

# 訓練模型
regressor.fit(X_train, y_train)

特徵重要性分析

為了了解每個特徵的重要性，我們可以使用 eli5 的 permutation_importance 函式來計算每個特徵的重要性。

import eli5

# 計算特徵重要性
perm_importance = eli5.permutation_importance(regressor, X_test, y_test)

結果輸出

最後，我們可以輸出每個特徵的重要性，從而瞭解哪些特徵對模型的預測結果最為重要。

# 輸出特徵重要性
print("Feature\tWeight")
for feature, weight in perm_importance.importances_mean.items():
    print(f"{feature}\t{weight:.3f}")

內容解密：

以上程式碼展示瞭如何使用 Lasso 迴歸模型進行特徵選擇和重要性分析。首先，我們載入資料並進行預處理，然後分割資料成訓練集和測試集。接下來，我們建立一個 Lasso 迴歸模型，並使用訓練資料來訓練模型。最後，我們使用 eli5 的 permutation_importance 函式來計算每個特徵的重要性，並輸出結果。

圖表翻譯：

以下是使用 Mermaid 語法繪製的流程圖，展示了上述程式碼的執行流程：

  flowchart TD
    A[載入資料] --> B[分割資料]
    B --> C[建立 Lasso 迴歸模型]
    C --> D[訓練模型]
    D --> E[計算特徵重要性]
    E --> F[輸出結果]

圖表翻譯：

上述流程圖展示了程式碼的執行流程，從載入資料到輸出結果。每個步驟都對應到程式碼中的特定部分，從而幫助讀者瞭解程式碼的執行邏輯。

正則化技術在機器學習中的應用

在機器學習中，正則化是一種用於防止過度擬合的技術。過度擬合是指模型在訓練資料上表現良好，但在新資料上表現不佳。正則化透過在損失函式中新增一個項來懲罰模型的複雜度，從而防止過度擬合。

L2 正則化（Ridge 迴歸）

L2 正則化是一種常用的正則化技術，它透過新增一個與模型係數的平方成比例的項來懲罰模型的複雜度。L2 正則化的損失函式可以表示為：

L2 正則化 = Σ(y_i - Σ(x_ij * w_j))^2 + α * Σ(w_j^2)

其中，y_i 是第 i 個樣本的真實值，x_ij 是第 i 個樣本的第 j 個特徵，w_j 是第 j 個特徵的係數，α 是正則化引數。

L2 正則化可以有效地減少模型的變異性，但它不能將係數設為零，因此不能完全消除不重要的特徵。

L1 正則化（Lasso 迴歸）

L1 正則化是一種另一種常用的正則化技術，它透過新增一個與模型係數的絕對值成比例的項來懲罰模型的複雜度。L1 正則化的損失函式可以表示為：

L1 正則化 = Σ(y_i - Σ(x_ij * w_j))^2 + α * Σ|w_j|

L1 正則化可以有效地將不重要的特徵的係數設為零，因此可以用於特徵選擇。

Elastic Net

Elastic Net 是 L1 和 L2 正則化的組合，它透過新增一個與模型係數的平方和絕對值成比例的項來懲罰模型的複雜度。Elastic Net 的損失函式可以表示為：

Elastic Net = Σ(y_i - Σ(x_ij * w_j))^2 + α * (λ * Σ(w_j^2) + (1-λ) * Σ|w_j|)

其中，λ 是一個超引數，用於控制 L1 和 L2 正則化之間的權衡。

Elastic Net 可以有效地結合 L1 和 L2 正則化的優點，既可以減少模型的變異性，又可以將不重要的特徵的係數設為零。

內容解密：

上述三種正則化技術都是用於防止過度擬合的，它們透過新增一個項來懲罰模型的複雜度。L2 正則化可以有效地減少模型的變異性，但它不能將係數設為零。L1 正則化可以有效地將不重要的特徵的係數設為零，因此可以用於特徵選擇。Elastic Net 是 L1 和 L2 正則化的組合，它可以有效地結合兩者的優點。

  flowchart TD
    A[過度擬合] --> B[L2 正則化]
    B --> C[減少變異性]
    A --> D[L1 正則化]
    D --> E[特徵選擇]
    A --> F[Elastic Net]
    F --> G[結合 L1 和 L2]

圖表翻譯：

上述流程圖展示了過度擬合和三種正則化技術之間的關係。過度擬合是指模型在訓練資料上表現良好，但在新資料上表現不佳。L2 正則化可以有效地減少模型的變異性，但它不能將係數設為零。L1 正則化可以有效地將不重要的特徵的係數設為零，因此可以用於特徵選擇。Elastic Net 是 L1 和 L2 正則化的組合，它可以有效地結合兩者的優點。

從技術架構視角來看，Python 的資料分析和視覺化生態提供了豐富的工具，從 NumPy 的基礎運算到 Pandas 的資料處理，再到 Mermaid 的流程圖繪製，都展現了其強大的功能。然而，技術選型的關鍵在於根據實際需求進行權衡。例如，雖然 Mermaid 可以快速繪製流程圖，但在處理複雜資料視覺化時，Matplotlib 或 Seaborn 等專業繪相簿可能更為合適。技術團隊應著重於工具的整合與協同，才能最大化資料分析的效率。對於追求高效能的資料分析團隊，玄貓建議深入研究各個工具的底層機制，並根據資料規模和分析目標選擇最佳的技術組合。隨著資料分析需求的日益增長，我們預見 Python 生態將持續發展，提供更強大的工具和更便捷的整合方案，進一步降低資料分析的門檻。

玄貓

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技術愛好者，專注於分享程式開發、雲端技術與 AI 應用的心得體會。