Python機器學習工具函式庫應用與最佳實務

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Python 生態圈提供豐富的工具函式庫，簡化機器學習流程。NumPy 提供高效的數值計算能力，Pandas 則擅長資料處理與分析，Scikit-learn 整合多種機器學習演算法，而 HephAIstos 則支援跨平臺（CPU、GPU 和 QPU）的機器學習管道執行。資料預處理階段，我們可運用標準化、最小最大縮放等技巧，搭配特徵工程中的遲滯轉換、聚合等方法，強化模型學習效果。此外，類別資料編碼、特徵選擇與降維技術，都有助於提升模型效能。最後，透過分割資料集、訓練模型並評估其準確度，我們可以驗證模型的泛化能力，並根據實際需求調整模型引數。

Python工具在機器學習中的應用

Python是機器學習中的一種重要工具，廣泛應用於資料分析、模型訓練和佈署等階段。常見的Python工具包括NumPy、Pandas、scikit-learn等。

NumPy

NumPy是一種高效的數值計算函式庫，提供了多維陣列和矩陣運算等功能。

Pandas

Pandas是一種資料分析函式庫，提供了資料結構和資料分析等功能。

scikit-learn

scikit-learn是一種機器學習函式庫，提供了多種機器學習演算法和工具。

圖表翻譯：

機器學習方法概覽

在機器學習的領域中，資料的型別和學習任務的性質決定了所採用的方法。根據資料是否具有標籤（labels），我們可以將學習方法分為監督學習（supervised learning）和非監督學習（unsupervised learning）。

監督學習

監督學習是指在訓練資料中，每個樣本都有一個對應的標籤或目標值。這種方法包括：

  • 分類別（Classification）：預測目標變數為類別型別，例如將圖片分類別為不同的物體。
  • 迴歸（Regression）：預測目標變數為連續型別，例如預測房價根據其特徵。

非監督學習

非監督學習則是指訓練資料中沒有標籤或目標值。這種方法包括：

  • 聚類別（Clustering）：根據樣本之間的相似度將其分組，例如客戶分段。
  • 關聯分析（Association analysis）：尋找資料中變數之間的關聯規則，例如購買行為分析。

降維

另外，當面對高維度資料時，**降維（Dimensionality reduction）**技術被用來減少資料的維度，保留最重要的特徵，以便於視覺化和模型訓練。

模型選擇

根據問題的複雜度和資料的特點，選擇適合的模型是非常重要的。模型可以分為模型自由（Model-free）和模型基礎（Model-based）。模型自由方法不依賴於特定的統計模型，而是直接從資料中學習；模型基礎方法則是根據特定的統計假設和模型結構。

內容解密：

上述方法的選擇取決於實際問題的需求和資料的特性。例如，在進行影像分類別任務時，通常會使用監督學習中的分類別方法；而在進行客戶分段時，則會使用非監督學習中的聚類別方法。降維技術可以用於高維度資料的預處理，以提高模型的效率和準確度。

圖表翻譯：

此圖表示了機器學習中不同方法之間的關係，從資料型別到具體的學習任務和模型選擇。每個步驟都對應著特定的方法和技術，幫助使用者瞭解如何根據問題和資料的特點選擇合適的機器學習方法。

1.2 Python工具對於機器學習的重要性

在進行機器學習之前，瞭解Python的基本工具是非常重要的。Python是一種高階語言，廣泛用於資料分析、機器學習和深度學習等領域。

1.2.1 資料操作與Python

首先，我們需要了解如何使用Python進行資料操作。NumPy是一個用於資料處理的函式庫，它提供了多維陣列和矩陣運算功能。另一方面，Pandas是一個用於資料分析的函式庫，它提供了資料結構和資料分析工具。

內容解密：

以下是使用NumPy和Pandas進行資料操作的範例：

import numpy as np
import pandas as pd

# 建立一個NumPy陣列
array = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# 建立一個Pandas資料框
df = pd.DataFrame({'name': ['John', 'Mary', 'David'], 'age': [25, 31, 42]})

print(array)
print(df)

圖表翻譯：

以下是使用Matplotlib進行資料視覺化的範例：

1.2.2 Python機器學習函式庫

1.2.2.1 Scikit-learn

Scikit-learn是一個機器學習函式庫，它提供了各種演算法和工具，用於資料預處理、特徵選擇、模型選擇等。以下是安裝Scikit-learn的命令：

pip install scikit-learn

內容解密：

以下是使用Scikit-learn進行資料預處理的範例：

from sklearn.preprocessing import StandardScaler
import numpy as np

# 建立一個資料集
data = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])

# 對資料進行標準化
scaler = StandardScaler()
data_scaled = scaler.fit_transform(data)

print(data_scaled)

圖表翻譯：

以下是使用Scikit-learn進行模型選擇的範例：

1.2.3 Jupyter Notebook和JupyterLab

Jupyter Notebook是一個用於互動式計算和資料科學的工具。它提供了一個用於編寫和執行程式碼的環境，並且可以用於資料分析和視覺化。

內容解密：

以下是使用Jupyter Notebook進行資料分析的範例：

import pandas as pd

# 載入一個資料集
data = pd.read_csv('data.csv')

# 對資料進行分析
data_mean = data.mean()
data_std = data.std()

print(data_mean)
print(data_std)

圖表翻譯：

以下是使用Jupyter Notebook進行視覺化的範例：

1.3 HephAIstos用於CPU、GPU和QPU的機器學習

HephAIstos是一個開源的Python框架，用於執行機器學習管道在CPU、GPU和QPU上。它提供了各種函式庫和工具，用於資料預處理、模型訓練和模型評估等。

內容解密：

以下是使用HephAIstos進行機器學習的範例：

import hephaistos

# 建立一個機器學習管道
pipeline = hephaistos.Pipeline()

# 對管道進行組態
pipeline.config()

# 執行管道
pipeline.run()

圖表翻譯：

以下是使用HephAIstos進行模型評估的範例：

機器學習與深度學習的概念、函式庫與工具

在機器學習和深度學習的世界中，存在著許多強大的函式庫和工具，可以幫助我們完成各種任務。以下是其中一些重要的函式庫和工具：

  • NumPy：一個用於數值計算的函式庫，提供了高效的陣列和矩陣運算功能。
  • SciPy：一個用於科學計算的函式庫，提供了訊號處理、線性代數、最佳化等功能。
  • Pandas：一個用於資料分析的函式庫，提供了高效的資料結構和資料分析功能。
  • Scikit-learn：一個用於機器學習的函式庫，提供了各種機器學習演算法和工具。
  • TensorFlow：一個用於深度學習的函式庫，提供了高效的神經網路運算功能。
  • Qiskit：一個用於量子計算的函式庫，提供了量子電路模擬和量子演算法實作功能。

機器學習方法

機器學習是一個廣泛的領域，包括了各種不同的方法和演算法。以下是其中一些重要的方法：

  • 特徵縮放：一種用於縮放資料特徵的方法，包括標準化、最大最小縮放等。
  • 類別編碼：一種用於編碼類別變數的方法，包括標籤編碼、_one-hot編碼等。
  • 時間相關特徵工程：一種用於提取時間相關特徵的方法，包括時間分割、滯後等。
  • 缺失值處理：一種用於處理缺失值的方法，包括刪除、插補等。
  • 特徵提取：一種用於提取特徵的方法，包括主成分分析、獨立成分分析等。
  • 特徵選擇：一種用於選擇特徵的方法，包括過濾方法、包裝方法等。

分類別演算法

分類別演算法是一種用於預測類別標籤的演算法。以下是其中一些重要的演算法：

  • 支援向量機：一種用於分類別的演算法，包括線性支援向量機、徑向基函式支援向量機等。
  • 邏輯斯蒂迴歸：一種用於分類別的演算法，包括多項邏輯斯蒂迴歸等。
  • 決策樹：一種用於分類別的演算法，包括隨機森林等。
  • 神經網路：一種用於分類別的演算法，包括多層感知器等。

迴歸演算法

迴歸演算法是一種用於預測連續值的演算法。以下是其中一些重要的演算法：

  • 線性迴歸：一種用於迴歸的演算法，包括簡單線性迴歸、多元線性迴歸等。
  • 支援向量迴歸：一種用於迴歸的演算法，包括線性支援向量迴歸、徑向基函式支援向量迴歸等。
  • 神經網路：一種用於迴歸的演算法，包括多層感知器等。

HephAIstos 函式

HephAIstos 函式是一種用於執行機器學習管道的函式。以下是其中一些重要的引數：

  • 輸入資料：一種用於輸入資料的引數，包括 DataFrame 等。
  • 輸出目錄：一種用於輸出結果的引數，包括輸出目錄等。

內容解密：

以上內容介紹了機器學習和深度學習中的一些重要概念、函式庫和工具。同時，也介紹了 HephAIstos 函式的一些重要引數。這些內容可以幫助我們更好地理解和使用機器學習和深度學習中的各種演算法和工具。

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 載入資料
df = pd.read_csv('data.csv')

# 切分資料
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)

# 建立模型
model = LogisticRegression()

# 訓練模型
model.fit(X_train, y_train)

# 預測結果
y_pred = model.predict(X_test)

# 評估模型
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f'模型準確度：{accuracy:.3f}')

圖表翻譯：

以下是使用 Matplotlib 繪製的一個簡單圖表，用於展示模型的準確度。

圖表翻譯：

以上圖表展示了機器學習中的一個簡單流程，包括載入資料、切分資料、建立模型、訓練模型、預測結果和評估模型。這個流程可以幫助我們更好地理解機器學習中的各個步驟。

資料分割與機器學習流程

在進行機器學習之前，首先需要將資料分割成訓練和測試資料集。這個步驟對於評估模型的效能和避免過度擬合至關重要。

資料分割

  • test_size：如果資料不是時間序列資料，可以設定要用於測試的資料比例。例如，設定 test_size=0.2，表示使用 20% 的資料進行測試。
  • test_time_size：如果資料是時間序列資料，則使用 test_time_size 來設定測試資料的大小。例如，設定 test_time_size=1000，表示使用資料集的最後 1000 個值進行測試。
  • time_feature_name：指定包含時間序列的特徵名稱。

時間序列轉換

時間序列轉換是指對時間序列資料進行變換，以便更好地捕捉其模式和趨勢。常見的轉換方法包括 lag、rolling window 和 expanding window。

  • time_transformation：指定要使用的時間序列轉換方法。例如，設定 time_transformation='lag'，表示使用 lag 轉換。
  • number_of_lags：當選擇 lag 轉換時，指定要產生的 lag 數量。
  • lagged_features：選擇要應用 lag 轉換的特徵。
  • lag_aggregation：選擇 lag 轉換的聚合方法，可以是 “min”、“max”、“mean”、“std” 或 “no”。

機器學習流程

機器學習流程涉及資料預處理、模型選擇、訓練和評估等步驟。以下是使用 Python 進行機器學習流程的示例：

from ml_pipeline_function import ml_pipeline_function
from data.datasets import DailyDelhiClimateTrain

# 載入資料集
df = DailyDelhiClimateTrain()
df = df.rename(columns={"meantemp": "Target"})

# 執行機器學習流程
ml_pipeline_function(
    df,
    output_folder='./Outputs/',
    missing_method='row_removal',
    test_time_size=365,
    time_feature_name='date',
    time_format="%Y-%m-%d",
    time_split=['year', 'month', 'day'],
    time_transformation='lag',
    number_of_lags=2,
    lagged_features=['wind_speed', 'meanpressure'],
    lag_aggregation=['min', 'mean']
)

這個示例展示瞭如何使用 ml_pipeline_function 執行機器學習流程，包括資料預處理、時間序列轉換和模型訓練等步驟。最終，模型的輸出將被儲存到指定的輸出目錄中。

執行機器學習管道

當我們載入資料集並準備好進行分析時，下一步就是執行機器學習管道。這個過程涉及多個步驟，包括資料預處理、特徵工程、模型選擇和評估。

資料預處理

首先，我們需要對資料進行預處理，以確保它們適合用於機器學習模型。這包括移除含有遺漏值的列、將日期特徵分割為年、月和日等。

import pandas as pd

# 載入資料集
df = pd.read_csv('data.csv')

# 移除含有遺漏值的列
df.dropna(inplace=True)

# 將日期特徵分割為年、月和日
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
df['year'] = df['date'].dt.year
df['month'] = df['date'].dt.month
df['day'] = df['date'].dt.day

特徵工程

接下來，我們需要進行特徵工程，以從現有的特徵中提取更多有用的資訊。這包括對風速和平均壓力進行遲滯轉換，並使用最小值和平均值進行聚合。

# 對風速和平均壓力進行遲滯轉換
df['wind_speed_lag1'] = df['wind_speed'].shift(1)
df['meanpressure_lag1'] = df['meanpressure'].shift(1)

# 使用最小值和平均值進行聚合
df['wind_speed_min'] = df['wind_speed'].rolling(window=2).min()
df['meanpressure_mean'] = df['meanpressure'].rolling(window=2).mean()

類別資料編碼

如果我們的資料集包含類別資料，我們需要使用適當的編碼方法將其轉換為數值資料。有多種編碼方法可供選擇，包括：

  • 序數編碼（ordinal_encoding）
  • 一對多編碼（one_hot_encoding）
  • 標籤編碼（label_encoding）
  • Helmert 編碼（helmert_encoding）
  • 二元編碼（binary_encoding）
  • 頻率編碼（frequency_encoding）
  • 平均編碼（mean_encoding）
  • 總和編碼（sum_encoding）
  • 加權證據編碼（weightofevidence_encoding）
  • 機率比編碼（probability_ratio_encoding）
  • 雜湊編碼（hashing_encoding）
  • 後向差分編碼（backward_difference_encoding）
  • 留一法編碼（leave_one_out_encoding）
  • James-Stein 編碼（james_stein_encoding）
  • M 估計器編碼（m_estimator_encoding）

我們需要選擇要使用的編碼方法，並指定要編碼的特徵。

# 選擇要使用的編碼方法
encoding_method = 'one_hot_encoding'

# 指定要編碼的特徵
features_to_encode = ['feature1', 'feature2']

# 執行編碼
df_encoded = pd.get_dummies(df, columns=features_to_encode)

模型選擇和評估

最後，我們需要選擇一個適合的機器學習模型，並評估其效能。這包括分割資料集為訓練集和測試集，訓練模型，並評估其效能。

# 分割資料集為訓練集和測試集
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(df.drop('target', axis=1), df['target'], test_size=0.2, random_state=42)

# 訓練模型
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
model.fit(X_train, y_train)

# 評估模型效能
from sklearn.metrics import accuracy_score
y_pred = model.predict(X_test)
print('模型準確度：', accuracy_score(y_test, y_pred))

透過這些步驟，我們可以執行機器學習管道，並評估模型的效能。

使用HephAIstos進行機器學習計算

HephAIstos是一個強大的工具，允許使用者在CPU、GPU和QPUs上執行機器學習任務。以下是如何使用HephAIstos進行機器學習計算的範例。

載入資料集

首先，載入所需的資料集。在這個範例中，我們使用的是保險資料集。

from data.datasets import insurance
df = insurance()
df = df.rename(columns={"charges": "Target"})  # 將'charges'欄位重新命名為'Target'

執行機器學習管道

接下來，執行機器學習管道。這個管道包括資料預處理、特徵工程和模型訓練等步驟。

from ml_pipeline_function import ml_pipeline_function
ml_pipeline_function(
    df,
    output_folder='./Outputs/',  # 輸出結果存放在 './Outputs/' 目錄中
    missing_method='row_removal',  # 移除含有缺失值的列
    test_size=0.2,  # 測試集大小為20%的資料集
    categorical=['binary_encoding', 'label_encoding'],  # 對類別變數進行二元編碼和標籤編碼
    features_binary=['smoker', 'sex'],  # 對 'smoker' 和 'sex' 進行二元編碼
    features_label=['region']  # 對 'region' 進行標籤編碼
)

資料重縮放

在進行機器學習計算之前，可能需要對資料進行重縮放。HephAIstos提供了兩種重縮放方法：標準化（standard_scaler）和最小-最大重縮放（minmax_scaler）。

# 標準化
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scaler = StandardScaler()
df[['feature1', 'feature2']] = scaler.fit_transform(df[['feature1', 'feature2']])

# 最小-最大重縮放
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
scaler = MinMaxScaler()
df[['feature1', 'feature2']] = scaler.fit_transform(df[['feature1', 'feature2']])

內容解密：

在上述範例中，我們使用HephAIstos進行機器學習計算。首先，載入保險資料集，並將’charges’欄位重新命名為’Target’。接下來，執行機器學習管道，包括資料預處理、特徵工程和模型訓練等步驟。最後，對資料進行重縮放，以確保所有特徵都處於相同的尺度上。

圖表翻譯：

@startuml
skinparam backgroundColor #FEFEFE
skinparam componentStyle rectangle

title Python機器學習工具函式庫應用與最佳實務

package "機器學習流程" {
    package "資料處理" {
        component [資料收集] as collect
        component [資料清洗] as clean
        component [特徵工程] as feature
    }

    package "模型訓練" {
        component [模型選擇] as select
        component [超參數調優] as tune
        component [交叉驗證] as cv
    }

    package "評估部署" {
        component [模型評估] as eval
        component [模型部署] as deploy
        component [監控維護] as monitor
    }
}

collect --> clean : 原始資料
clean --> feature : 乾淨資料
feature --> select : 特徵向量
select --> tune : 基礎模型
tune --> cv : 最佳參數
cv --> eval : 訓練模型
eval --> deploy : 驗證模型
deploy --> monitor : 生產模型

note right of feature
  特徵工程包含：
  - 特徵選擇
  - 特徵轉換
  - 降維處理
end note

note right of eval
  評估指標：
  - 準確率/召回率
  - F1 Score
  - AUC-ROC
end note

@enduml

在這個流程圖中，我們可以看到機器學習計算的整個過程。首先，載入所需的資料集。接下來，執行機器學習管道，包括資料預處理、特徵工程和模型訓練等步驟。然後，對資料進行重縮放，以確保所有特徵都處於相同的尺度上。最後，進行模型訓練和評估，以確保模型的效能。

機器學習與深度學習中的資料前處理技術

在進行機器學習和深度學習任務時，資料前處理是一個至關重要的步驟。它涉及一系列的技術和方法，用於清理、轉換和規範化資料，以便模型能夠更好地理解和處理資料。以下將介紹一些常見的資料前處理技術，包括數值轉換、資料規範化和特徵工程。

數值轉換

數值轉換是指將原始資料轉換為更適合模型訓練的格式。常見的數值轉換方法包括：

  • MaxAbs Scaler：此方法透過除以最大絕對值來規範化資料，確保所有特徵都在[-1, 1]的範圍內。
  • Robust Scaler：此方法使用四分位數間距（IQR）來規範化資料，對於異常值具有更強的抗幹擾能力。
  • Normalizer：此方法將每個樣本的特徵向量規範化為單位向量，常用於文字分析和影像處理。

資料規範化

資料規範化是指將原始資料轉換為一個共同的尺度，通常是為了避免特徵之間的尺度差異對模型產生影響。常見的規範化方法包括：

  • Log Transformation：此方法透過對數變換來減少資料的偏度和方差。
  • Square Root Transformation：此方法使用平方根變換來減少資料的偏度和方差。
  • Reciprocal Transformation：此方法使用倒數變換來處理具有極端值的資料。
  • Box-Cox Transformation：此方法是一種通用的變換方法，能夠自動選擇最適合的變換引數。
  • Yeo-Johnson Transformation：此方法是Box-Cox變換的一種擴充套件，能夠處理負值和零值。

特徵工程

特徵工程是指透過對原始特徵進行轉換和組合來建立新的特徵。常見的特徵工程方法包括：

  • Quantile Gaussian Transformation：此方法將原始資料轉換為高斯分佈，能夠減少異常值的影響。
  • Quantile Uniform Transformation：此方法將原始資料轉換為均勻分佈，能夠減少異常值的影響。

實際應用

以下是一個實際應用的例子，使用Python語言和scikit-learn函式庫進行資料前處理和機器學習模型訓練：

# 載入必要的函式庫
from sklearn.preprocessing import MaxAbsScaler, RobustScaler, Normalizer
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 載入iris資料集
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# 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)

# 使用MaxAbsScaler進行規範化
scaler = MaxAbsScaler()
X_train_scaled = scaler.fit_transform(X_train)
X_test_scaled = scaler.transform(X_test)

# 訓練隨機森林分類別器
clf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
clf.fit(X_train_scaled, y_train)

# 預測測試集
y_pred = clf.predict(X_test_scaled)

# 評估模型準確度
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("模型準確度：", accuracy)

這個例子展示瞭如何使用MaxAbsScaler進行資料規範化，並使用隨機森林分類別器進行模型訓練和預測。透過資料前處理和特徵工程，可以大大提高機器學習模型的效能和準確度。

特徵提取技術

在進行機器學習任務時，特徵提取是一個非常重要的步驟。它可以幫助我們從原始資料中提取出有用的資訊，減少資料維度，提高模型的效率和準確性。

特徵提取方法

目前，有多種特徵提取方法可供選擇，每種方法都有其優缺點。以下是一些常見的特徵提取方法：

  • PCA（主成分分析）：PCA是一種線性降維技術，它可以幫助我們從原始資料中提取出最重要的特徵。
  • ICA（獨立成分分析）：ICA是一種線性降維技術，它可以幫助我們從原始資料中提取出獨立的特徵。
  • LDA（線性判別分析）：LDA是一種線性降維技術，它可以幫助我們從原始資料中提取出最能夠區分不同類別的特徵。
  • 隨機投影：隨機投影是一種非線性降維技術，它可以幫助我們從原始資料中提取出有用的特徵。
  • 截斷SVD：截斷SVD是一種線性降維技術，它可以幫助我們從原始資料中提取出最重要的特徵。
  • IsoMap：IsoMap是一種非線性降維技術，它可以幫助我們從原始資料中提取出有用的特徵。
  • 標準LLE：標準LLE是一種非線性降維技術，它可以幫助我們從原始資料中提取出有用的特徵。
  • 修改LLE：修改LLE是一種非線性降維技術，它可以幫助我們從原始資料中提取出有用的特徵。
  • Hessian LLE：Hessian LLE是一種非線性降維技術，它可以幫助我們從原始資料中提取出有用的特徵。
  • LTSa LLE：LTSa LLE是一種非線性降維技術，它可以幫助我們從原始資料中提取出有用的特徵。
  • MDS：MDS是一種非線性降維技術，它可以幫助我們從原始資料中提取出有用的特徵。
  • Spectral：Spectral是一種非線性降維技術，它可以幫助我們從原始資料中提取出有用的特徵。
  • t-SNE：t-SNE是一種非線性降維技術，它可以幫助我們從原始資料中提取出有用的特徵。
  • NCA：NCA是一種非線性降維技術，它可以幫助我們從原始資料中提取出有用的特徵。

特徵提取範例

以下是一個使用PCA進行特徵提取的範例：

from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 載入iris資料集
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# 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)

# 建立PCA物件
pca = PCA(n_components=2)

# 對訓練集進行PCA轉換
X_train_pca = pca.fit_transform(X_train)

# 對測試集進行PCA轉換
X_test_pca = pca.transform(X_test)

在這個範例中，我們使用PCA將iris資料集的四個特徵降維為兩個。然後，我們對訓練集和測試集進行PCA轉換，得到新的特徵矩陣。

特徵選擇：提升模型效能的關鍵步驟

在機器學習中，特徵選擇是一個至關重要的步驟，旨在從原始資料中篩選出最具相關性的特徵，以提升模型的效能和準確度。這個過程不僅可以減少資料的維度，還能夠提高模型的泛化能力，避免過度擬合的問題。

過濾法（Filter Methods）

過濾法是一種根據統計方法的特徵選擇技術，根據特徵與目標變數之間的相關性或其他統計指標進行選擇。常見的過濾法包括：

  • 方差閾值（Variance Threshold）：根據特徵的方差值進行篩選，低於閾值的特徵將被移除。
  • 卡方檢定（Chi-squared Test）：根據卡方統計量對特徵與目標變數之間的相關性進行評估，選擇與目標變數最相關的特徵。
  • ANOVA F-值：根據ANOVA F-值對特徵與目標變數之間的相關性進行評估，選擇F-值最高的特徵。
  • 皮爾森相關係數（Pearson Correlation Coefficient）：根據皮爾森相關係數對特徵與目標變數之間的相關性進行評估，選擇相關係數最高的特徵。

包裝法（Wrapper Methods）

包裝法是一種根據機器學習模型的特徵選擇技術，根據模型的效能對特徵進行評估和選擇。常見的包裝法包括：

  • 前向逐步選擇（Forward Stepwise Selection）：從空集合開始，逐步新增特徵，直到模型效能不再改善。
  • 後向消除（Backward Elimination）：從全部特徵開始，逐步移除特徵，直到模型效能不再改善。
  • ** Exhaustive Search**：對所有可能的特徵組合進行搜尋，選擇模型效能最佳的組合。

嵌入法（Embedded Methods）

嵌入法是一種根據機器學習模型的特徵選擇技術，將特徵選擇和模型訓練結合在一起。常見的嵌入法包括：

  • 隨機森林（Random Forest）：根據隨機森林模型中特徵的重要性進行評估和選擇。
  • 梯度提升（Gradient Boosting）：根據梯度提升模型中特徵的重要性進行評估和選擇。

實際應用

在實際應用中，特徵選擇是一個非常重要的步驟，可以大大提升模型的效能和準確度。以下是一個使用Python和scikit-learn函式庫進行特徵選擇的例子：

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.feature_selection import SelectKBest
from sklearn.feature_selection import chi2

# 載入iris資料集
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# 使用卡方檢定進行特徵選擇
selector = SelectKBest(chi2, k=2)
X_selected = selector.fit_transform(X, y)

print(X_selected.shape)

在這個例子中，我們使用卡方檢定對iris資料集中的特徵進行評估和選擇，選擇出與目標變數最相關的兩個特徵。

執行機器學習管道

在進行機器學習任務時，建立一個高效且可靠的管道至關重要。以下是使用 ml_pipeline_function 執行機器學習管道的範例：

ml_pipeline_function(
    df,
    output_folder='./Outputs/', 
    missing_method='row_removal', 
    test_size=0.2, 
    categorical=['label_encoding'], 
    features_label=['Target'], 
    rescaling='standard_scaler', 
    feature_selection='backward_elimination',
    wrapper_classifier=KNeighborsClassifier(), 
    k_features=2
)

執行管道的步驟

  1. 資料預處理：首先，管道會根據指定的 missing_method 處理缺失值。在這個例子中，我們選擇了 row_removal，即移除含有缺失值的行。
  2. 資料分割：接下來，管道會將資料分割為訓練集和測試集，根據 test_size 引數設定的比例。這裡，我們設定測試集的大小為資料集的 20%。
  3. 類別特徵編碼：管道會對指定的類別特徵（在 categorical 引數中列出）進行編碼。這裡，我們選擇了 label_encoding。
  4. 目標變數編碼：同樣，管道也會對目標變數（在 features_label 引數中指定）進行編碼。
  5. 特徵重縮放：管道會根據 rescaling 引數對特徵進行重縮放。在這個例子中，我們使用了 standard_scaler。
  6. 特徵選擇：最後，管道會根據 feature_selection 引數選擇最重要的特徵。這裡，我們選擇了 backward_elimination，並使用 KNeighborsClassifier 作為包裝式分類別器，以選擇前 2 個最重要的特徵。

執行管道的優點

  • 提高效率：透過自動化資料預處理、分割、編碼、重縮放和特徵選擇等步驟，可以節省大量時間和精力。
  • 增強模型效能：透過選擇最合適的特徵和模型引數，可以提高機器學習模型的準確性和穩定性。

嵌入式方法

除了上述步驟外，還可以使用嵌入式方法進行特徵選擇，例如：

  • Lasso：需要指定 lasso_alpha 引數。
  • feat_reg_ml：允許選擇具有正則化的機器學習演算法，包括：
    • embedded_linear_regression
    • embedded_logistic_regression
    • embedded_decision_tree_regressor
    • embedded_decision_tree_classifier
    • embedded_random_forest_regressor
    • embedded_random_forest_classifier

這些方法可以根據具體需求和資料特徵進行選擇，以達到最佳的模型效能。

Python及其工具鏈在機器學習領域已成為不可或缺的根本。透過NumPy、Pandas和scikit-learn等核心工具的協同運作，Python有效降低了機器學習的門檻，並大幅提升了開發效率。分析不同工具的特性與應用場景，可以發現NumPy的數值計算能力是機器學習演算法的根本，Pandas的資料處理能力簡化了資料清洗和特徵工程的流程，而scikit-learn則提供了豐富的機器學習模型和評估指標，讓開發者能快速驗證和迭代模型。然而，Python的效能瓶頸以及對底層硬體控制的不足仍是其限制。考量到機器學習模型日趨複雜，以及對GPU、QPU等異構計算資源的需求日益增長，HephAIstos等新興框架的出現，為Python在高效能計算領域提供了新的可能性。玄貓認為，Python仍將是機器學習領域的主流語言，但開發者也需關注新興技術和框架，才能保持技術優勢。未來的機器學習工具鏈將更注重跨平臺整合、自動化流程和效能最佳化，以應對日益增長的資料量和模型複雜度。

玄貓 BlackCat

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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。