表格不同类型的数据如何向量化？

在进行机器学习项目时，首先需要获取数据，这些数据可以来自数据库、API、网络抓取，或从CSV、Excel等文件中读取。数据可能包含数值、文本和类别等多种特征，但原始数据通常无法直接用于训练模型。

数据预处理包括清洗、填补缺失值和处理异常值。之后，数据向量化将原始表格数据转换为机器学习模型能理解的数值格式。由于大多数算法只能处理数值数据，向量化是至关重要的一步，常用的方法包括独热编码和标签编码。

这个步骤对于模型的训练和预测至关重要，因为大多数机器学习算法（如线性回归、决策树、神经网络等）只能处理数值数据，而不是文本、类别或其他非数值数据。

数据向量化有啥用？

• • 机器学习模型的输入 ：大多数机器学习模型只能接受数值形式的数据。向量化将原始数据转换成模型可接受的输入形式，使模型能够进行学习和预测。
• • 提高模型性能 ：通过合理的向量化处理，模型可以更好地捕捉数据中的信息，提高学习和预测的准确性。例如，将类别变量转换为数值后，算法可以通过数值关系理解类别之间的区别。
• • 数据一致性和规范化 ：向量化可以标准化不同格式的输入数据，如将分类、文本或其他类型的特征转换为数值，确保所有输入特征都能够被模型一致地处理。

什么是向量化？

向量化通常指的是将表格中的不同类型的数据（如数值、分类、文本等）转换为向量形式的过程。

常见的向量化方法包括：

数值特征标准化

直接对原始数值进行标准化处理，如归一化、Z-score 标准化，使数据保持在相同的量级上。

在机器学习中，标准化是一种常见的数据预处理技术，旨在将数值特征转换为具有相同尺度的分布。

使用标准化可以提高模型的收敛速度和性能，特别是在使用基于距离的算法（如K-近邻、SVM等）时。

标准化是将 特征的均值转换为0，方差转换为1的过程。

公式如下：

其中：

• • 是标准化后的值。
• • 是原始值。
• • 是特征的均值。
• • 是特征的标准差。

类别特征的编码

对类别数据进行编码，使其能够被机器学习模型处理。

1、 独热编码（One-Hot Encoding） ：将每个类别表示为一个二进制向量，适用于没有顺序关系的分类特征，如性别、城市、颜色等。

2、 标签编码（Label Encoding） ：将类别变量转换为整数表示，适用于类别有顺序关系的情况。

文本特征的向量化

对文本特征进行处理，通常使用以下方法：

1、 词袋模型（Bag of Words） ：统计文本中出现的词汇，形成词频向量。

2、 TF-IDF ：基于词语在文档中的频率和其在整个语料库中的逆频率，将文本表示为向量。

词频（TF） ：某个词在文档中出现的频率。

逆文档频率（IDF） ：衡量词在整个语料库中的普遍重要性，通常通过以下公式计算：

其中， 是文档总数，是包含词 (t) 的文档数。

TF-IDF 计算公式：

其中，是词， 是文档。

3、 词向量（Word Embeddings） ：使用预训练的词向量模型（如Word2Vec、GloVe）将文本表示为向量。

如何实现向量化？

向量化可以通过编程实现，下面以Python的常用库为例说明实现过程。

1. 数值特征标准化

示例：

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import StandardScaler# 创建示例数据
data = pd.DataFrame({'用户ID': [1, 2, 3, 4],'浏览时长（秒）': [120, 300, 180, 240]
})# 实例化标准化器
scaler = StandardScaler()# 选择要标准化的特征
num_feature = data[['浏览时长（秒）']]# 执行标准化
scaled_feature = scaler.fit_transform(num_feature)# 打印标准化后的特征
print(scaled_feature)# 输出
# [[-1.34164079]
#  [ 1.34164079]
#  [-0.4472136 ]
#  [ 0.4472136 ]]

2. 类别特征的独热编码

import pandas as pd# 创建示例数据
data = pd.DataFrame({'颜色': ['红', '绿', '蓝', '绿']
})# 进行独热编码
one_hot_encoded_data = pd.get_dummies(data, columns=['颜色'])# 打印编码后的数据
print(one_hot_encoded_data)#    颜色_红  颜色_绿  颜色_蓝
# 0     1     0     0
# 1     0     1     0
# 2     0     0     1
# 3     0     1     0

3. 文本特征向量化（TF-IDF）

import jieba
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer# 定义文档
documents = ["我爱学习机器学习","机器学习非常有趣","我喜欢学习编程"
]# 使用 jieba 进行分词
def tokenize(text):return " ".join(jieba.cut(text))# 对每个文档进行分词
tokenized_documents = [tokenize(doc) for doc in documents]# 创建 TF-IDF 向量化器
vectorizer = TfidfVectorizer()# 拟合并转换文档
tfidf_matrix = vectorizer.fit_transform(tokenized_documents)# 获取特征名称（词汇）
feature_names = vectorizer.get_feature_names_out()# 转换为数组并打印
tfidf_array = tfidf_matrix.toarray()# 输出结果
for i in range(len(documents)):print(f"文档 {i + 1} 的 TF-IDF 向量:")for j in range(len(feature_names)):print(f"{feature_names[j]}: {tfidf_array[i][j]:.4f}")print()

输出：

在机器学习项目中，表格数据通常会混合多种类型的特征（数值、类别、文本等）。

向量化的关键在于根据特征的类型选择适合的编码方式，并将所有特征统一到一个数值向量中。

完整的处理流程可能涉及多个步骤的向量化组合，然后将其作为机器学习模型的输入。

一个完整示例

下面是一个完整的模拟用户活动日志数据，包含了多种类型的数据，包括数值型、类别型和日期型。这个数据集可以用于用户活动分析的向量化。

模拟数据集：用户活动日志

向量化示例代码

接下来，我们将使用这份数据来进行向量化处理。以下是 Python 代码示例，展示如何对这个数据集进行预处理和向量化。

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder# 创建示例数据
data = pd.DataFrame({'用户ID': [1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 5, 5, 5, 5],'活动类型': ['登录', '浏览商品', '添加到购物车', '购买商品','登录', '浏览商品', '添加到购物车', '购买商品','登录', '浏览商品', '添加到购物车', '购买商品','登录', '浏览商品', '添加到购物车','登录', '浏览商品', '浏览商品', '购买商品'],'日期': pd.to_datetime(['2024-10-01', '2024-10-01', '2024-10-02', '2024-10-02','2024-10-01', '2024-10-03', '2024-10-03', '2024-10-04','2024-10-02', '2024-10-02', '2024-10-02', '2024-10-02','2024-10-01', '2024-10-03', '2024-10-03','2024-10-01', '2024-10-01', '2024-10-02', '2024-10-03']),'浏览时长（秒）': [0, 120, 90, 30, 0, 300, 50, 20, 0, 180, 60, 15, 0, 240, 10, 0, 150, 300, 40],'购买金额（元）': [0, 0, 0, 299, 0, 0, 0, 150, 0, 0, 0, 499, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 250],'用户设备': ['手机', '手机', '平板', '手机', '电脑', '电脑', '手机', '电脑','平板', '手机', '手机', '平板', '手机', '电脑', '电脑','手机', '手机', '平板', '手机']
})# 提取日期特征
data['年'] = data['日期'].dt.year
data['月'] = data['日期'].dt.month
data['日'] = data['日期'].dt.day
data['星期几'] = data['日期'].dt.weekday  # 0=星期一, 6=星期日
data['是否为周末'] = data['星期几'].apply(lambda x: 1 if x >= 5 else 0)  # 1=周末, 0=工作日# 进行独热编码
encoder_活动类型 = OneHotEncoder(sparse=False)
活动类型_encoded = encoder_活动类型.fit_transform(data[['活动类型']])encoder_设备 = OneHotEncoder(sparse=False)
设备_encoded = encoder_设备.fit_transform(data[['用户设备']])# 创建一个新的DataFrame，将独热编码的结果和其他特征合并
活动类型_df = pd.DataFrame(活动类型_encoded, columns=encoder_活动类型.get_feature_names_out(['活动类型']))
设备_df = pd.DataFrame(设备_encoded, columns=encoder_设备.get_feature_names_out(['用户设备']))# 合并数据
data = pd.concat([data, 活动类型_df, 设备_df], axis=1)# 删除原始列
data = data.drop(columns=['活动类型', '日期', '用户设备'])# 打印处理后的数据
print(data)

处理后的数据

这个模拟数据集为用户活动分析提供了一个基础，涵盖用户行为、时间、花费以及设备等多维度信息。

总结

向量化是机器学习模型应用的前提步骤，它确保了模型能够处理不同类型的特征数据，并且在训练和预测中提高模型的性能和准确性。

通过对数值、类别、文本等特征进行合适的向量化处理，可以有效地提升模型的效果。