为什么特征工程如此重要？把数据转换成图像

创造力一直是人类进化的本质。数千年来，人类已经在历史长河中发掘了不少奇妙发现，而这种行为的起源契机可能是第一个轮子开始滚动，或是某个疯狂想法背后的思维火花崩现。从石器时代到今天，创造力始终倍受赞赏，而它也确实也给我们带来了源源不断的进步动力。

现如今，各个领域正在丰富创造力的内涵，其中，数据科学应该是最欢迎它的领域之一：从零假设、数据预处理、构建模型——创造性洞察力在其中发挥着重要作用。

摄影：Franki Chamaki

一位Kaggle大师曾对我说：

你解决问题的次数越多，你对某些想法、挑战的理解就越深，你会发现某些东西对于特定问题会有奇效。

放在竞赛实践中，这种经验在特征工程上表现得尤为明显。所谓特征工程，指的就是从数据中抽取包含大量信息的特征，方便模型易于学习的过程。

为什么特征工程如此重要？

现在数据科学的许多初学者都“迷信”LGBM和XGBoost，因为它们的效果确实好，准确率很高。相应的，传统的线性回归和KNN开始淡出人们的视野。

但在某些情况下，线性回归的效果其实不一定比GBM树差，甚至有时还更好。以我个人的经历为例，线性回归模型在曾在不少竞赛中帮助我取得优势。

统计学家乔治·博克有一句话，被不少统计学从业者奉为圭臬：

所有的模型都是错误的，但其中有些是有用的。

这意味着模型只有在发现某些和目标变量有重大关系的特征时，它才是强大的。而这就是特征工程发挥作用的地方——我们设计、创建新特征，以便模型从中提取重要相关性。

之前我参加过DataHack的一个竞赛，内容是用数据集预测电力消耗。通过热图和探索性数据分析，我绘制了以下这幅图：

热图的纵坐标DOW表示一周7天，横坐标则是一天24小时。很明显，周末整天的用电情况和工作日深夜的用电情况十分类似。由此，我创建了一个特征——weekend proximity，它不仅提高了模型得分，还帮我最终赢得了比赛。

因此，在机器学习竞赛中善用创造力十分重要，下面是几个大家都知道但不常用的特征工程技巧，其中部分还有些旁门左道：

把数据转换成图像

Meta-leaks

表征学习特征

均值编码

转换目标变量

把数据转换成图像

Kaggle上有一个微软恶意软件分类挑战，它的数据集包含一组已知的恶意软件文件，对于每个文件，原始数据包含文件二进制内容的十六进制表示。此前，参赛者在网上从没接触过类似的数据集，而他们的目标是开发最优分类算法，把测试集中的文件放到各自所属的类别中。

比赛进行到最后，“say NOOOOO to overfittttting”赢得了第一名，他们的制胜法宝是把原始数据的图像表示作为特征。

我们把恶意文件的字节文档看成黑白图像，其中每个字节的像素强度在0-255之间。然而，标准图像处理技术与n-gram等其他特征不兼容。所以之后，我们从asm文件而不是字节文件中提取黑白图像。

下图是同一恶意软件的字节图像、asm图像对比：

字节图像（左）asm图像（右）

asm文件是用汇编语言写成的源程序文件。这个团队发现把asm文件转成图像后，图像的前800-1000个像素的像素强度可以作为分类恶意软件的一个可靠特征。

虽然他们表示并不知道为什么这么做会奏效，因为单独使用这个特征并不会给分类器性能带来明显变化，但当它和其他n-gram特征一起使用时，性能提升效果就很显著了。

把原始数据转换成图像，并把像素作为特征。这是Kaggle竞赛中出现的令人惊叹的特征工程之一。

元数据泄露

当处理过的特征在没有应用任何机器学习的情况下，可以非常完美地解释目标时，这可能发生了数据泄露。

最近Kaggle上的一个竞赛——桑坦德客户价值预测挑战赛发生了数据泄露，参赛者只需对行和列的序列做蛮力搜索，最终就能很好地解释目标。

桑坦德的数据泄露

如上图所示，目标变量明显泄漏到了f190486列中。事实上，我没有用任何机器学习就得到了0.57分，这在排行榜上是个高分。在竞赛截止日期前二十天左右，主持竞赛的桑坦德银行终于发现了这个问题，但他们最终还是决定继续比赛，让参赛者假设这是一个数据属性。

虽然这种错误非常罕见，但如果只是想在竞赛中取得好排名，你可以在一开始从文件名、图像元数据以及序号等特征中尝试提取模式。请注意，这种做法本身对实际的数据科学问题没有作用。

比起在IDA和其它特征上花费大量时间，如果你真的每次都认真做探索性数据分析了（EDA），你可能会因此发现竞赛“捷径”。

表征学习特征

对于资历较老的数据科学参赛者，他们对基础特征工程技巧肯定十分熟悉，比如Label Encoding、one-hot编码、Binning等等。然而，这些方法非常普通，现在每个人都知道它们该怎么用。

为了从人群中脱颖而出，为了在排行榜上占据更高的名次，我们需要发掘一些聪明的方法，比如自编码器。自编码器能从数据样本中进行无监督学习，这意味着算法直接从训练数据中捕捉最显著的特征，无需其他特征工程。

自编码器

自编码器只是给定一个表征学习模型，它学习输入，然后生成输入本身。 例：这就像给一个人看一张关于猫的图像，然后要求他在一段时间后画出自己看到的那只猫。

直觉是学习过程中提取到的最佳观察特征。在上面这个例子中，人类肯定会画两只眼睛、三角形的耳朵和胡须。然后后面的模型会把这些直觉作为分类的重要依据。

均值编码

均值编码其实还是很常见的，这是一种非常适合初学者的技巧，能在解决问题的同时提供更高的准确性。如果我们用训练数据中的目标值替换分类值，这叫Target Encoding；如果我们用平均数这样的统计量度来对分类值进行编码，这就叫均值编码（Mean Encoding）。

下面是一个示例，我们需要基于每类目标变量的value_counts，通过标签数量、目标变量编码标签。

其中，featurelabel是scikit-learn编码的标签，featuremean就是莫斯科标签下的真实目标数量/莫斯科标签下的目标总数，也就是2/5=0.4。

同理，对于Tver标签——

m=Tver标签下的真实目标数量=3

n=Tver标签下的目标总数=4

相应的，Tver编码就是m/n=3/4=0.75（约等于0.8）

问：为什么均值编码优于其他编码方法？ 答：如果数据具有高基数类别属性，那么相比其他编码方法，均值编码是更简单高效的一种方案。

数据分析中经常会遇到类别属性，比如日期、性别、街区编号、IP地址等。绝大部分数据分析算法是无法直接处理这类变量的，需要先把它们先处理成数值型量。如果这些变量的可能值很少，我们可以用常规的one-hot编码和label encoding。

但是，如果这些变量的可能值很多，也就是高基数，那么在这种情况下，使用label encoding会出现一系列连续数字（基数范围内），在特征中添加噪声标签和编码会导致精度不佳。而如果使用的是one-hot编码，随着特征不断增加，数据集的维数也在不断增加，这会阻碍编码。

因此，这时均值编码是最好的选择之一。但它也有缺点，就是容易过拟合（提供数据多），所以使用时要配合适当的正则化技术。

用CV loop工具进行正则化

Regularization Smoothing

Regularization Expanding mean

转换目标变量

严格意义上来说，这不属于特征工程。但是，当我们拿到一个高度偏斜的数据时，如果我们不做任何处理，最后模型的性能肯定会受影响。

目标分布

如上图所示，这里的数据高度偏斜，如果我们把目标变量转成log(1+目标)格式，那么它的分布就接近高斯分布了。

需要注意的是，提交预测值时，我们需要进行转换：predictions = np.exmp1(log_predictions)。

以上就是我的经验，希望本文对你有帮助！