特征抽取（Feature extraction）：特征抽取则是将任意数据格式（例如文本和图像）转换为机器学习的数字特征。

  • 特征抽取在python scikit-learn中的API是：sklearn.feature_extraction

1. 分类特征提取变量

说明：DictVectorizer的处理对象是符号化(非数字化)的但是具有一定结构的特征数据，如字典等，将符号转成数字0/1表示

# 定义一组字典列表，用来表示多个数据样本（每个字典代表一个数据样本）
instance = [{'city':'beijin','temperature':30},{'city':'shenzhen','temperature':40},{'city':'guangzhou','temperature':50}]
# 从sklearn.feature_extraction导入DictVectorizer
from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer
vec = DictVectorizer()
# 输出转化后的特征矩阵
print(vec.fit_transform(instance).toarray())
# 输出各个维度的特征含义
print(vec.get_feature_names())

输出结果：

[[ 1.  0.  0. 30.]
 [ 0.  0.  1. 40.]
 [ 0.  1.  0. 50.]]
['city=beijin', 'city=guangzhou', 'city=shenzhen', 'temperature']

DictVectorizer对非数字化的处理方式是，借助原特征的名称，组合成新的特征，并采用0/1的方式进行量化，而数值型的特征转化比较方便，一般情况维持原值即可。
我们在字典结构中再增加一个特征"country"，结果如下：

# 定义一组字典列表，用来表示多个数据样本（每个字典代表一个数据样本）
instance = [{'city':'beijin','country':'CN','temperature':30},{'city':'shenzhen','country':'MA','temperature':40},{'city':'guangzhou','country':'EG','temperature':50}]
# 从sklearn.feature_extraction导入DictVectorizer
from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer
vec = DictVectorizer()
# 输出转化后的特征矩阵
print(vec.fit_transform(instance).toarray())
# 输出各个维度的特征含义
print(vec.get_feature_names())

输出结果：

[[ 1.  0.  0.  1.  0.  0. 30.]
 [ 0.  0.  1.  0.  0.  1. 40.]
 [ 0.  1.  0.  0.  1.  0. 50.]]
['city=beijin', 'city=guangzhou', 'city=shenzhen', 'country=CN', 'country=EG', 'country=MA', 'temperature']

2. 文本特征处理(只限英文)

词频统计的API是CountVectorizer，对于每一个训练文本，它只考虑每种词汇在该训练文本中出现的频率，注意单个字符不进行统计，因为没有分类意义。

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
# 构建文章【英文】
content = ['This is the first document.', 'This is the second second document.', 'And the third one.', 'Is this the first document? i x y']

#构建实例
con_vet = CountVectorizer()
#进行提取词语
x = con_vet.fit_transform(content)

print(x)   # (0, 1) 1 (文章下标,分词下标) 词在文章中出现的次数  sparse矩阵
print(x.toarray()) # 将 sparse矩阵 转化为 数组

# 使用 get_feature_names 获取全部的特征值，即所有文本的关键字 
names = con_vet.get_feature_names()
print(names) # 提取到的词

输出结果：

(0, 8)	1
  (0, 3)	1
  (0, 6)	1
  (0, 2)	1
  (0, 1)	1
  (1, 8)	1
  (1, 3)	1
  (1, 6)	1
  (1, 1)	1
  (1, 5)	2
  (2, 6)	1
  (2, 0)	1
  (2, 7)	1
  (2, 4)	1
  (3, 8)	1
  (3, 3)	1
  (3, 6)	1
  (3, 2)	1
  (3, 1)	1
[[0 1 1 1 0 0 1 0 1]
 [0 1 0 1 0 2 1 0 1]
 [1 0 0 0 1 0 1 1 0]
 [0 1 1 1 0 0 1 0 1]]
['and', 'document', 'first', 'is', 'one', 'second', 'the', 'third', 'this']

处理中文，我们可以使用jieba分词，进行分词之后，进行处理

# pip install jieba

import jieba
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer

# 构建文章【中文】

content = ["今天阳光真好","我要去看北京天安门","逛完天安门之后我要去王府井","吃烤蝎子与烤蜈蚣","晚上去后海蹦个迪"]

content_list = []

for tmp in content:
    # jieba分词返回的是一个生成器
    res = jieba.cut(tmp)
    res_str = ','.join(res)
    content_list.append(res_str)

#构建实例
con_vet = CountVectorizer()

#进行提取词语
x = con_vet.fit_transform(content_list)

print(x)   # (0, 1) 1 (文章下标,分词下标) 词在文章中出现的次数  sparse矩阵
print(x.toarray()) # 将 sparse矩阵 转化为 数组

# 获取提取到词语
names = con_vet.get_feature_names()
print(names) # 提取到的词

输出结果：

(0, 1)	1
  (0, 10)	1
  (1, 4)	1
  (1, 2)	1
  (1, 3)	1
  (2, 4)	1
  (2, 3)	1
  (2, 0)	1
  (2, 7)	1
  (3, 9)	1
  (3, 8)	1
  (4, 5)	1
  (4, 6)	1
[[0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1]
 [0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0]
 [1 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0]
 [0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0]
 [0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0]]
['之后', '今天', '北京', '天安门', '我要', '晚上', '海蹦个', '王府井', '蜈蚣', '蝎子', '阳光']